Data Scientist (Middle)
Более 300 человек в Тюменском и Московском центрах разработки принимают активное участие в проектах компании, направленных на разработку наших внутренних ERP систем, приложений, интернет-магазинов. Ищем специалиста Data Science и Machine Learning для решения задач в области DIY ритейла, е-commerce для крупной компании с развитой сетью филиалов. Чем предстоит заниматься:  Извлечение сырых данных, написание запросов к разнородным СУБД; обработка данных – очистка, обогащение, проверка качества; построение моделей машинного обучения (прогноз, классификация, кластеризация и т.п.); внедрение построенных моделей в виде интеллектуального компонента для микросервисов, выполняющих бизнес-задачи; выявление закономерностей в данных и описание их в виде аналитических отчетов; проверка гипотез от бизнеса на данных; презентация результатов работы бизнесу.  Что мы предлагаем:  стабильная «белая» заработная плата; аккредитованная ИТ-компания; гибкий график после прохождения испытательного срока (гибрид); мощная техника для работы; оформление в штат компании с первого рабочего дня по ТК РФ; бонусы от компании: корпоративный психолог, юридическая помощь, компенсация детского сада, скидки для сотрудников; система адаптации и наставничества на период испытательного срока (3 месяца); возможность посещать конференции, митапы и другие мероприятия за счет компании; комфортный офис: удобные переговорки, слип-боксы, кофе-зоны, PS5, настольный футбол и теннис; насыщенная корпоративная культура: праздничные мероприятия, тимбилдинги, кибертурниры, спортивные мероприятия, дни настольных игр.  Что для нас важно:  Высшее техническое/экономическое образование; знание математической статистики, теории вероятностей, основ математического анализа и векторной алгебры; знание одного из языков программирования–Python, SAS Base; знание SQL; знание основных моделей машинного обучения (для прогнозирования, классификации, кластеризации); опыт работы в данной сфере - 1 год и более.  Будет плюсом:  Опыт работы с логистическими задачами (оптимальная доставка и тп); знание нейросетевых моделей и фреймворков (для работы с текстовыми данными, изображениями, видео, аудио); наличие выполненных проектов по машинному обучению (проекты на GitHub, аккаунт в kaggle, научные или популярные публикации, участие в других конкурсах); наличие сертификатов, подтверждающих навыки работы в SAS Viya либо в SAS Enterprise Miner; наличие сертификатов о прохождении обучения.  Стек используемых технологий: SQL, SAS Base/CASL, Python (numpy, pandas, sklearn, matplotlib/seaborn, nltk, keras/pytorch/tensorflow), SAS Viya, SAS Enterprise Miner, алгоритмы машинного обучения.  
data science erp github keras machine learning matplotlib nltk numpy pandas python pytorch sas sas base seaborn sql tensorflow