Data Scientist /Дата сайентист/ Аналитик данных (Middle)
Приветствуем тебя, будущий участник нашей прогрессивной команды! Мы аккредитованная IT-компания "Платформа больших данных" – разрабатываем IT-продукты для бизнеса на основе big data. Наша компания объединила данные и компетенции крупнейших игроков рынка, ВТБ, Ростелекома и множества других партнеров. Мы создали 9 уникальных IT-продуктов для бизнеса на основе bid data по различным направлениям: финансовые сервисы, геоаналитика и рекламные направления. Сейчас мы находимся в поисках дата сайентиста на проект финансового скоринга физических и юридических лиц на основе big data. Наши преимущества: - Работа в одной из высокотехнологичных аккредитованных российских IT-компаний - Участник Сколково - Работу с отличной командой настоящих профессионалов (в компании более 100 человек) - Полис ДМС со стоматологией - Гибкое начало дня - Можно работать удаленно либо гибридно - Официальное оформление с 1-ого рабочего дня - Баланс жизни и работы, отличная команда - Мероприятия для поддержания хорошего настроения (корпоративы, презентации новых IT-продуктов, сюрпризы) - Современное оборудование для работы Необходимые навыки:    Хорошее знание математической статистики и математического аппарата современных ML/DL алгоритмов; Иметь качественный опыт работы в областях Data Mining и Data Science от 1 года; Знание принципов организации обработки и хранения больших объёмов данных; Отличное знание Python и научных библиотек (Numpy, SciPy, Pandas, scikit-learn); Знание основ работы с командной строкой и базовых утилит Linux; Хорошее знание экосистемы Apache Hadoop (Spark 2+, Hive, Hue); Уверенное знание SQL и умение работы с типовыми РСУБД.  Как плюс будет:  Опыт работы в областях Data Mining и Data Science от 2 лет; Знание библиотек классического ML (xgboost, lightgbm, vowpal, wabbit, и т.п.); Знание DL фреймворков (PyTorch, TensorFlow); Опыт работы с DMP-системами и BI-инструментами; Опыт работы с GPU и понимание узких мест архитектуры.  Твоими задачами станут:  Сбор информации по источникам данных и их структуре; Анализ данных методами машинного обучения; Написание запросов pyspark; Анализ логов и clickstream; Графовая аналитика (выделение групп связанных лиц, ближайшего окружения, лидеров мнений); Антифрод аналитика и моделирование различных фрод активностей; Модели склонностей к продуктам и услугам; Модели лидогенерации и таргетирования; Модели прогнозирования спроса  Ждем тебя в нашу команду профессионалов!  
apache hadoop apache hive big data clickstream data mining data science gpu linux numpy pandas pyspark python pytorch scikit-learn scipy sql tensorflow xgboost