datascientist

#ds #datascientist #vacancy #job #вакансия Data Scientist ️Senior Локация кандидата: РФ Формат: Удаленный Описание задачи Разработка программного кода Требования Алгоритмы и структуры данных Умеет оценивать сложность алгоритмов Знает алгоритмы и структуры данных из стандартного курса Знает оценку сложности структур из для стандартной библиотеки Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах ТВиМС Предельные теоремы и умение их применять проверка гипотез бутстреп A/B-тестыусловия сходимости variance reduction causal inference байесовская оптимизация графические модели гауссовские процессы ML Понимает ML-алгоритмы, включая SOTA-методы, в своей области. Эффективно адаптирует их для решения задач при необходимости. Строит модели из стандартных компонент. Понимает шаги жизненного цикла ML-разработки и их взаимодействие в проекте и разрабатывает архитектуру для продукта. Понимает, какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить Может предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками Может докатить простую модель в пилот имплементировать метод по статье встроить компонент в существующий пайплайн Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее). Выстраивает подход к прогнозированию понимает ограничения методов, прокси-метрик и необходимость использования новых знание SOTA в отдельных областях MLOps Разово может зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере версионирование моделей, данных мониторинг работы моделей, качества данных Выстраивание инфраструктуры прогнозирования SQL Простые запросы (select'ы/группировки и т.д.) Обязанности "Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью Разрабатывает архитектуру систем, использующих машинное обучение Подготовка данных для моделирования (получение, очистка) Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов Построение моделей машинного обучения Разворачивание моделей и сервисов в контуре х5 (hadoop/k8s/airflow) Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности) Предлагает идеи для улучшения модели/подхода Предлагает прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных. Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента. Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных. Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных" Жду ваши резюме здесь @mary_shimoff