О компании и команде
В компании реализовано более 10 продукционных пайплайнов и моделей машинного обучения, требуется их развитие и поддержание в работоспособном состоянии, также в планах увеличение числа моделей и сервисов.
Обязанности:
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения для различных бизнес-задач компании;
- Оптимизация существующих моделей и алгоритмов, автоматизация пайплайнов, повышение производительности;
- Базовый анализ данных, автоматизация подготовки дата-сетов для обучения моделей;
- Взаимодействие с бизнес-подразделениями и аналитиками для определения потребностей и формулирования задач для ML;
- Настройка и поддержка инфраструктуры для машинного обучения;
- Участие в архитектурных и технологических комитетах и защита решений;
- Проведение исследований и экспериментов по применению новых алгоритмов и технологий в области ML;
- Подготовка и представление отчетов о результатах работы и исследованиях.
Ожидания от кандидата
Требования:
- Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных областях;
- Опыт работы с Python и основными библиотеками для машинного обучения;
- Глубокие знания алгоритмов машинного обучения и статистических методов;
- Опыт работы с большими данными и системами хранения данных;
- Умение работать с инструментами для визуализации данных;
- Опыт работы в области анализа данных и построения ML-моделей не менее 3-х лет;
- Умение работать в команде, аналитический склад ума, внимательность к деталям.
Условия работы
Условия:
-
Конкурентоспособная заработная плата и социальный пакет;
- Трудоустройство с первого рабочего дня согласно ТК РФ;
- Возможный режим работы: 100% удаленный доступ или гибридный график работы (удаленный доступ + комфортабельный офис в 3 мин. пешком от м. Киевская);
-
Возможности для профессионального роста и развития;
-
Работа в команде профессионалов в одной из ведущих страховых компаний страны;
- Корпоративные скидки на страховые продукты, фитнес, продукты, купоны и услуги компаний партнёров в рамках единой онлайн платформы / приложения;
- Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока;
- Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы современного бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры и доступом в оффлайн режиме с любого мобильного устройства.