Аналитик данных CausalML (Data Science)

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Требуемый опыт работы

От 1 года до 3 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Полный день

О нас

Мы разрабатываем системы потоковой обработки данных и средства аналитики, помогая бизнесу внедрять ML в реальные кейсы. Наши продукты обрабатывают более 20 миллионов событий ежедневно, извлекая знания из документов, рекомендуя товары и услуги, обрабатывая логи и многое другое.


Мы ищем в нашу команду аналитика с экспертизой в CausalML для работы над проектом по рекомендации услуг.

Обязанности:

  • Эксплоративным анализом доступных данных для формирования новых гипотез.
  • Итеративным улучшением бизнес-метрик системы аналитическими способами/методами.
  • Разработкой новых методов causal inference на подготовленных витринах и их тестированием в реальных бизнес задачах.
  • Эксплоративным анализом доступных данных и поиска закономерностей и обоснования предложений.
Требования:
  • Хорошее знание ML-стека Python (XGBoost, Scikit-learn, Causal Inference, Reinforcement learning).
  • Опыт решения задач ML от 1 года (желательно).

Будет плюсом:

  • Знание инструментов MLOps.
  • Опыт работы с Kubernetes.
Условия:
  • Официальное трудоустройство в аккредитованную ИТ-компанию.
  • Испытательный срок 3 месяца.

  • График работы 5/2 с гибким началом рабочего дня.

  • Возможность гибридного формата работы после испытательного срока.
  • Офис в шаговой доступности от м. Марьина роща.

Ключевые навыки

Causalml
Sfml (simple and fast multimedia library)
Python
Xgboost
Scikit-learn
Causal inference
Reinforcement learning
Irrlicht
Mlops-инфраструктура
Kubernetes

Адрес

Москва, 3-й проезд Марьиной Рощи

Контактная информация

Аналитические программные решения

Вакансия опубликована 09.08.2024 в г. Москва.

Похожие вакансии

#

Москва

Полный день

Подробное описание

6 августа

#

Москва

Сретенский бульвар

и еще 2 станции

Полный день

Подробное описание

17 декабря

#

от 160 000 до 220 000 ₽

Москва

Крымская

и еще 2 станции

Удаленная работа

Подробное описание

3 июля