Data Science
Предлагаем вам стать частью большой Корпорации «Синергия» с неограниченными возможностями для реализации Ваших талантов  Мы поддерживаем нестандартное мышление. Передовые идеи и инновации. Энергию предпринимательского духа. Мы вдохновляемся научными разработками и созданием уникальных продуктов в различных направлениях.  Для Вас мы предлагаем:  Официальное трудоустройство: отпуск, больничные. Компания предоставляет дополнительные четыре дня отпуска за отработанные 12 месяцев. Уникальную атмосферу в команде, разность поколений, культур. Инвестиции в ваше будущее за счет повышения ваших компетенций и лучших мировых практик. Неограниченный доступ к ресурсам компании: корпоративная библиотека более 500 книг и аудио книг, возможность посещать бизнес мероприятия.  Что будет Вашим преимуществом:  Знание, опыт практического применения алгоритмов машинного обучения для кейсов с разными целевыми переменными не менее 2 лет. Python точно (другие языки, как преимущество), необходимые библиотеки для классического DS и работы с естественным языком, неструктурированными данными. Хорошее понимание моделей NLP, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN), сверточные нейронные сети (CNN), трансформеры, а также других моделей машинного обучения, таких как деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг. Уверенный уровень владения SQL и опыт работы с базами данных. Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. Знание английского языка на уровне чтения научных статей (нам важно быть в тренде, экспериментировать с новыми нейронками).  ​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Ваши основные задачи:  Разработка и реализация различных моделей машинного обучения для решения задач обработки естественного языка (NLP), компьютерного зрения (СV) и других проектов, связанных с классическим ML. Исследование и применение современных алгоритмов, методов и техник машинного обучения для решения различных задач и оптимизации процессов. Работа с различными типами данных и их предобработка с помощью различных техник, включая масштабирование, нормализацию и отбор признаков, а также обработку естественного языка. Создание и поддержка инфраструктуры для обучения и развертывания моделей машинного обучения. Коллаборация с другими членами команды и заинтересованными сторонами для идентификации требований к моделям и разработки оптимальных решений. 
data science python rnn sql