Мы ищем ML-разработчика, который будет развивать сервис предиктивной платформы в билайн, чтобы предвосхищать ожидания пользователей. Вы сможете влиять на продукт и бизнес, разбираться в различных аспектах ML с помощью опытных коллег и работать в команде, объединённой общими ценностями и общей целью.

Итак, тебе предстоит:

• Решать задачи бизнеса с помощью анализа данных и машинного обучения;
• Проводить поиск, выгрузку, статистический анализ и обработку данных;
• Строить и валидировать модели машинного обучения
• Участвовать во внедрении DS-решений в бизнес-процессы
• Развивать и поддерживать полный цикл разработки DS/ML-продуктов - от постановки задачи до выведения моделей в production.

Мы будем рады рассмотреть твою кандидатуру, если у тебя есть:

• Опыт работы в роли Data Scientist от 4 лет;
• Уверенное владение Python и основными ML-библиотеками;
• Хорошее понимание принципов работы ML-алгоритмов, опыт их применения на практике;
• Навыки работы с SQL или Spark (можете с их помощью самостоятельно собрать и обработать данные);
• Опыт работы с инструментами экосистемы Hadoop (hive, spark) или готовность их быстро освоить;
• Знание основ статистики (понимание, что такое p-value, и умение проверять статистические гипотезы);
• Умение переложить бизнес-задачу на язык анализа данных, подобрать соответствующий алгоритм с учетом требований и ограничений, интерпретировать результат;
• Готовность общаться с бизнесом и отвечать end-to-end за задачу;

Будет плюсом если:

- имеете опыт построения моделей предсказательного типа;

- был опыт разработки REST-API.

Наш стек:

• Python, Spark, Hadoop, Hive, Airflow, Docker, k8s, MLFlow, ClickHouse;
• Git, Jira, Confluence.

Что мы предлагаем:

• Трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию;
• Возможность работать дистанционно на территории РФ;
• Сильную команду из топовых ВУЗов, с которой можно расти;
• Свободу в принятии решений, возможность влиять на процесс и результат;
• Развитое внутреннее DS/DA комьюнити (100+ человек) с регулярными митапами и встречами по обмену опытом;
• Ежегодный процесс ревью;
• Десятки Пбайт разнообразных данных - от классических табличных до гео, графов, кликстримов, текстов и картинок;
• Развитую MLOps инфраструктуру и процессы, мощный кластер с GPU;
• Внешнее и внутреннее обучение, участие в митапах и конференциях;

• Полис добровольного медицинского страхования, обслуживаемый в лучших клиниках;
• Корпоративные скидки на фитнес, обучение, путешествия и т.п;
• Служебную сотовую связь.