Data Scientist в Algomine

Стек технологій: Open-source: Python, досвід роботи в ноутбуках (Jupyter, Zeppelin), Spark (PySpark), Бібліотеки: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Scipy, Xgboost (ласкаво просимо: Keras, PyTorch, TensorFlow, Optuna) Ми пропонуємо : Участь у різноманітних та технологічно передових проектах Приватна медична та спортивна картка Гнучкий графік роботи та можливість гібридної роботи Інтеграційні зустрічі та незабутні корпоративні заходи Без дрес-коду Вимоги Вища освіта спеціального профілю: економетрика, кількісні методи, математика, ІТ Мін. 2 роки досвіду в якості Data Scientist / у реалізації комерційних аналітичних проектів (прогнозування, класифікація, сегментація, рекомендаційні моделі, оптимізація, NLP) Високі навички обробки даних (SQL, Python: pandas, numpy, pyspark, polars) Добре знання машинних технологій вивчення алгоритмів та їх впровадження в Python. Дуже добре знання мови Python, включаючи об’єктно-орієнтоване програмування, оптимізацію коду. Знання належних практик програмування (перегляд коду, CICD) Хороша комунікація, здатність до діалогу з бізнесом, представлення складних концепцій. Ласкаво просимо. Досвід у сфера консультування та консалтингу / в роботі для різних зовнішніх або внутрішніх клієнтів (напр. відділ аналізу в компанії) / досвід роботи в кількох галузях Досвід наскрізних проектів: від проектування до реалізації Досвід реалізації проектів у сферах: NLP, LLM, GenAI Знання інструментів для обробки великих масивів даних (Apache Spark) Знання хоча б одного хмарного середовища: AWS, Azure, GCP Технологічний стек: Open-source: Python, досвід роботи в ноутбуках (Jupyter, Zeppelin), Spark(PySpark), Бібліотеки: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Scipy, Xgboost (ласкаво просимо: Keras , PyTorch, TensorFlow, Optuna) Ми пропонуємо: Участь у різноманітних та технологічно передових проектах Приватне медичне обслуговування та спортивну картку Гнучкий графік роботи та можливість гібридної роботи Інтеграційні зустрічі та незабутні корпоративні заходи Без дрес-коду [Розробка та впровадження рішень з використанням машинного навчання, Самостійна робота над аналітичними та консалтинговими проектами, Тісна співпраця з клієнтом, аналіз процесів, збір вимог, Проведення дослідницького аналізу, Створення прототипів аналітичних рішень (моделі навчання, підходи до тестування), Розробка та розгортання виробничих рішень, Презентація концепції та бізнес-кейси, обговорення отриманих результатів, оцінка нових технологій, бібліотек, підходів та пропозиція інноваційних рішень] Вимоги: SQL, Python, NLP, Cloud, Apache Spark, AWS, Azure, GCP Бонуси та переваги: ​​​​Sport Subscription, Private охорона здоров'я, Інтеграційні заходи, Плоска структура, Невеликі команди, Безкоштовна кава, Душ, Без дрес-коду, Сучасний офіс.