C# или Python разработчик для прогнозирования временных рядов@ Sors Markets Ltd
О позиции
Мы ищем C# или Python разработчика для прогнозирования временных рядов. Ваша задача будет заключаться в создании приложения, которое будет использовать данные о скорости и направлении ветра для прогнозирования будущих значений. Эта вакансия предлагает возможность работать удалённо и участвовать в интересном проекте, связанном с анализом данных.
Чем вы будете заниматься
- Разработка приложения для прогнозирования временных рядов с использованием данных о ветре.
- Обучение модели на основе исторических данных и внутреннего вывода.
- Создание REST API для сохранения данных в базе данных.
- Разработка скрипта для обратного тестирования модели, используя фактические данные.
- Создание функции для экспорта результатов тестирования в CSV файл.
- Обеспечение безопасности и надежности вашего приложения.
Требования
- Опыт разработки на C# или Python.
- Знания в области анализа данных и временных рядов.
- Опыт работы с REST API.
- Способность работать удалённо и эффективно управлять своим временем.
- Портфолио с примерами предыдущих работ.
- Готовность пройти собеседование и продемонстрировать свои навыки.
Будет плюсом
- Опыт работы с VPS и развертыванием приложений на Windows.
- Знания в области архитектуры программного обеспечения.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная оплата труда.
- Гибкий график работы.
- Возможность участия в интересных проектах.
- Поддержка и ресурсы для успешного выполнения задач.
- Долгосрочные перспективы сотрудничества.
Если вы заинтересованы в этой вакансии C# или Python разработчика для прогнозирования временных рядов, пожалуйста, отправьте ваше резюме и портфолио.
Вакансия предлагает интересные задачи и возможность работы с данными. Однако, описание не содержит информации о компании и условиях работы.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в C# или Python, включая опыт работы с библиотеками для анализа данных, такими как Pandas и NumPy, а также умение строить REST API для интеграции с другими системами.
Способность самостоятельно работать в удалённом формате, эффективно управляя своим временем и задачами, что позволит своевременно выполнять проектные задания и поддерживать высокую продуктивность.
Опыт в анализе временных рядов, включая использование методов статистического анализа и машинного обучения для построения моделей прогнозирования, что критически важно для успешной разработки приложения.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Data Science
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев