компания "мегафон" мы, подразделение big data «мегафона», применяем машинное обучение и анализ данных во многих частях бизнеса – от понимания потребностей клиента и предложения ему наиболее подходящих продуктов до принятия стратегических решений в компании на основе данных и планирования развития сети базовых станций. мы активно развиваем новые data science направления и всегда в поиске начинающих и опытных цифровых талантов к нам в команду! какие задачи необходимо решать: анализ данных, проверка гипотез и разработка моделей машинного обучения по предсказанию клиентских предпочтений, поведения абонентов, прогноза спроса и трафика, удовлетворенности клиентов и других событий, определение которых приносит пользу нашей компании и нашим абонентам; написание production-ready кода для быстрого деплоя пайплайна с моделью на регулярную эксплуатацию; оценка эффективности реализованных проектов (как технической, так и экономической), оценка потенциала проектов в процессе разработки; постановка задач на команду аналитиков (в команду могут входить дата-сайнтисты, дата-инженеры, бизнес-аналитики) и обеспечение качества разработанных ml продуктов; планирование и соблюдение сроков по разработке ml продуктов; экспертная поддержка и развитие data science команды (3-4 человека); исполнение ds командой технологических процессов (версионирование, документация, code review и т.д.) в соответствии с принятыми в подразделении регламентами и sla. мы ожидаем от вас: знания в области математики, теории вероятности, мат. статистики (высшее образование, наличие ученой степени будет дополнительным плюсом); опыт работы в области data science от трех лет и опыт управления data science командой от года; наличие успешно завершенных проектов с использованием технологий анализа данных и машинного обучения; знание алгоритмов машинного обучения, принципов их работы, ключевых особенностей и ограничений; отличное владение инструментами анализа данных, библиотеками машинного обучения python, hadoop (желательно), sql; опыт работы в телекоммуникациях, банках или цифровых индустриях будет преимуществом
Адрес
Москва