Team Lead Data Science

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Национальное Бюро Информатизации

Электрозаводская

г. Москва

Требуемый опыт работы

Более 6 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Полный день

Компания «НБИ» разрабатывает IT-решения для цифровизации предприятий энергетики России более 29 лет.

Нашими программными продуктами собственной разработки, объединенными единой информационно-аналитической платформой «EMAS», пользуются более 125 ГВт установленной мощности генерирующих объектов ЕЭС РФ.

Наша команда активно растет: мы приглашаем Лида группы аналитиков данных, который будет вместе с нами разрабатывать высокоэффективные инструменты для оптимизации сложных технологических и бизнес-процессов предприятий сферы ТЭК.

Обязанности:

  • Руководство командой Data Science, координация и управление разработкой
  • Разработка и внедрение стратегий обработки и анализа данных
  • Постановка задач и контроль их выполнения, обеспечение соблюдения сроков
  • Сотрудничество с другими отделами компании для решения бизнес-задач
  • Разработка и оптимизация моделей машинного обучения и аналитических алгоритмов
  • Проведение исследований и экспериментов для улучшения качества данных и моделей
  • Наставничество и развитие членов команды, проведение регулярных one-on-one встреч

Требования:

  • Опыт работы:
    • Опыт работы в сфере Data Science не менее 5 лет
    • Опыт руководства командой от 2 лет
    • Опыт запуска моделей в продакшн, опыт оптимально сделанных MVP с точки зрения баланса между скоростью и качеством
    • Опыт работы с временными рядами, понимание специфики работы с промышленными данными и опыт практического использования time-series, gradient boosting (CatBoost/XGBoost), random forest, autoencoder и пр.
    • Опыт решения задач Classification, Object Detection, Segmentation, Anomaly Detection, OCR
    • Опыт участия в Kaggle (желательно в competitions, а не в discussions и пр.) будет являться преимуществом
    • Опыт работы в процессе разработки и развития продуктов в b2b секторе, сегмент Enterprise в ТЭК будет являться преимуществом
  • Технические знания, обладание инструментами и фреймворками
    • Владение языками программирования Python, опыт работы с библиотеками (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn и др.)
    • Умение писать качественный код на Python, умение писать не только в Jupyter, но также навык написания модуля или пакета для программы. Знание ООП, абстрактных классов и пр.
    • Навыки работы в ОС Linux, знание основных команд
    • Навыки работы с MLOps Git, AirFlow, MLFlow, Docker
    • Навыки работы с библиотеками компьютерного зрения CV: segmentations models-pytorch, pytorch_image_models, opencv, YOLOv5-v8 и пр.
    • Опыт работы с инструментами визуализации данных DataLens или Power BI или др.
    • Знание SQL и опыт работы с базами данных
    • Знание статистики (определение статистической значимости, AB/AA – тесты)

При отклике на вакансию просим также направить ссылку на примеры кода на Github, если это возможно.

Работа в команде НБИ — это:

  • Сложные и интересные задачи по разработке программных продуктов для ключевых предприятий ТЭК и крупной промышленности
  • Большие возможности для роста внутри компании
  • Понятная система KPI с прозрачными механизмами расчета
  • Большая и дружная команда единомышленников, нацеленных на результат
  • Современное оборудование и ПО
  • Условия работы исключительно по ТК РФ
  • Офис в 6 минутах от метро Электрозаводская
  • Обучение и корпоративные программы поддержки

  • Полис ДМС от крупнейшей страховой компании

Ключевые навыки

Data science
Team leadership
Time series analysis
Gradient boosting
Random forest
Autoencoder
Kaggle
Python
Tensorflow
Libtorch (pytorch c++ api)
Scikit-learn
Sqlite

Адрес

Москва, Малая Семёновская улица, 9с3

Контактная информация

Национальное Бюро Информатизации

Вакансия опубликована 07.07.2024 в г. Москва.

Похожие вакансии

#

Москва

Полный день

Подробное описание

26 июля

#

Санкт-Петербург

Удаленная работа

Подробное описание

2 июля

#

Не указана

Москва

Удаленная работа

Подробное описание

30 июня