О позиции
Компания Centicore занимается разработкой собственных цифровых продуктов в различных сферах, таких как безопасность, финансы, логистика и промышленность. Мы ищем Data Scientist, который будет работать удалённо и иметь опыт в классическом машинном обучении. Ваша задача будет заключаться в разработке и внедрении моделей, которые помогут в решении бизнес-задач.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения для различных бизнес-задач.
- Работа с данными: анализ, обработка и визуализация данных.
- Оптимизация существующих моделей и алгоритмов.
- Презентация результатов работы команде и заинтересованным сторонам.
- Поиск новых подходов и методов для улучшения качества моделей.
Требования
- От трех лет опыта работы в области Data Science.
- Уверенное владение Python и продвинутый SQL.
- Знание классических методов машинного обучения: бустинг, регрессия, ранжирование, классификация.
- Опыт в статистике и A/B тестировании.
- Способность объяснять сложные решения понятным языком для бизнеса.
- Образование в техническом вузе будет преимуществом.
- Опыт работы в банковской сфере, особенно в области борьбы с мошенничеством, будет большим плюсом.
Будет плюсом
- Знание PySpark.
- Опыт работы с большими данными.
- Навыки работы с облачными платформами.
Что мы предлагаем
- Заработная плата от 300 000 до 400 000 ₽ в месяц.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Возможность профессионального роста и обучения.
- Работа в команде профессионалов.
- Участие в интересных и сложных проектах.
Вакансия предлагает конкурентоспособную зарплату и интересные задачи, но требует значительного опыта в Data Science.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание классического машинного обучения, включая алгоритмы, такие как регрессия и деревья решений, с практическим опытом реализации на Python и PySpark.
Способность к самоорганизации и управлению временем, что особенно важно в удалённой работе, чтобы эффективно расставлять приоритеты и выполнять задачи в срок.
Опыт A/B тестирования и анализа статистических данных для оценки эффективности моделей, что позволит принимать обоснованные решения при внедрении решений.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев