Чем предстоит заниматься

Поддерживать разработку pipeline:

• Принимать активное участие в разработке и улучшении существующих pipeline-ов

• Анализировать требования к новым pipeline-ам и предлагать оптимальные решения

• Обеспечивать бесперебойную работу pipeline-ов и оперативно устранять возникающие проблемы

Применять необходимые алгоритмы и методики для автоматизации и ускорения выявления аномалий во временных рядах:

• Изучать и анализировать временные ряды данных для выявления закономерностей и аномалий

• Использовать математические модели и методы машинного обучения для прогнозирования и обнаружения аномалий

• Автоматизировать процесс выявления аномалий с помощью скриптов и инструментов

Проводить анализ, алгоритмизацию и автоматизацию контроля качества ключевых метрик после плановых событий:

• Детально изучать данные, выявлять закономерности и тенденции

• Определять оптимальные методы анализа и алгоритмы для автоматизации контроля качества

• Разрабатывать и внедрять системы автоматического мониторинга и оповещения о возможных проблемах

Что для этого нужно

• Опыт работы в области Data Science от 2 лет

• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа

• Навыки построения аналитических моделей на Python

• Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных

• Опыт работы с Linux на базовом уровне

• Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, FastAPI, AirFlow, Streamlit

• Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях

• Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом

• Знание английского языка на техническом уровне

• Умение работать в команде

Data Scientist