Data Scientist (Middle+) в промышленности
В дружный коллектив, занимающийся цифровизацией промышленных предприятий «Росатома», требуется аналитик данных (data scientist) уровня middle / middle+, готовый брать ответственность за блок задач создания, оценки, и эксплуатации моделей предиктивной аналитики. Мы готовы предложить достойную компенсацию и интересные рабочие задачи человеку, который:- имеет опыт работы с полным циклом разработки моделей;- знаком с MLOps;- имеет опыт работы с производственными данными (заполнение пропусков, фильтрация «плохих значений» и т.п.);- умеет конструировать признаки для ML-моделей (feature engineering);- может обосновать выбор модели для решения бизнес-задач;- не боится участвовать в написании соответствующих разделов технических заданий;- не постесняется консультировать пользователей системы предиктивного анализа в части работы с моделями. В идеале нам нужен человек понимающий специфику работы с промышленными данными и опыт практического использования time-series, gradient boosting (CatBoost/XGBoost), random forest, autoencoder и пр. (опыт в банковской сфере и ритейле малоприменим к нашим задачам). Предполагается, что вы знаете алгоритмы и библиотеки классического ML, знаете Python, умеете работать с Jupyter notebook/IDE, AirFlow, TensorFlow/PyTorch, используете git, docker, Linux (bash). В остальном:- график работы с 8 до 17 (можно с 9 до 18) , в пятницу – с 8 до 15.45;- после испытательного срока (3 мес.): оформляется медстраховка ДМС, и возможен гибридный график работы.- премии по результатам выполненных проектов и по году;- все прочие плюсы работы в «Росатоме» - регулярная индексация и пересмотр заработной платы, специальные программы для сотрудников (ДМС, ипотека, фитнес);- работа в аккредитованной ИТ-компании. Если вы готовы к сотрудничеству с нами, пожалуйста, потратьте немного своего времени для ответа на несколько вопросов в тесте, который даст вам представление о наших задачах. Не стесняйтесь неидеальных ответов, если что-то не получается или не понятно – напишите нам об этом.
airflow bash catboost docker feature engineering git gradient boosting ide jupyter notebook linux python pytorch random forest tensorflow time series xgboost