компания "группа нлмк" нлмк - международная сталелитейная компания с активами в россии, сша и пяти странах европы.производство вертикально интегрировано, это позволяет контролировать всю цепочку создания металлопродукции от добычи сырья до финальной обработки и поставки стали потребителям. мы создаем совершенную сталь для ключевых отраслей: от строительства до ветроэнергетики. разрабатываем новые технологии и внедряем передовые цифровые решения. вас ждет: анализ доступных источников данных, объективная оценка их качества, поиск способов работы с теми наборами, которые есть в наличии анализ специализированной и отраслевой литературы с целью обогащения моделей новыми признаками; разработка полного пайплайна моделей машинного обучения (первичная обработка данных, обучение модели, анализ метрик, визуализация, внедрение в сервис, контроль деградации) оперативное создание / доработка моделей под требования и приоритеты владельца продукта «без тз»; активное участие в тестировании и внедрении сервисов, использующих модели мы ждем от вас: знания и опыт (hard skills): знание методов математического моделирования, машинного обучения, статистики, оптимизации. понимание задач регрессии, классификации, кластеризации уверенное владение библиотеками python (numpy, pandas, sklearn, scipy), умение визуализировать данные опыт работы с библиотеками машинного обучения xgboost, catboost, scikit-learn. понимание методов интерпретации black box моделей (shap, monoforest) и умение применять их на практике будет плюсом опыт работы с tensorflow (keras) или pytorch, знание основных архитектур нейросетей будет плюсом уверенное знание sql. опыт работы с hadoop в качестве аналитика будет плюсом (hive, spark) опыт работы с gitlab, jira, confluence физ-мат. образование, аналитический склад ума, навык работы с научной литературой. понимание методов обработки научного эксперимента, работы с погрешностями приветствуются опыт работы в промышленной сфере будет плюсом личные качества (soft skills) умение оперативно погрузиться в производственную задачу, изучить нюансы производства и технологий не делает «науку ради науки», понимая практические цели и ограничения; при разработке моделей опирается на существующие научные знания о моделируемом предмете активно взаимодействует с заказчиком, разработчиками, подрядчиками и другими контрагентами. проводит демо и запрашивает обратную связь по работе модели, присутствует при использовании решения на практике (гэмба). мы предлагаем: современный офис с инновационной зоной. в пешей доступности от метро «полянка» (адрес: большая ордынка 40 стр. 3) возможность стать частью команды цифровизации реального сектора экономики; гибкий график работы; конкурентный уровень заработной платы и ежегодная индексация. корпоративные льготы: дмс, льготное страхование родственников, банковские продукты сотрудникам и скидки партнеров. обучение и развитие: английский язык в лучших языковых школах, большое количество обучающих курсов от внутреннего корпоративного университета, посещение митапов и конференций; возможность принять участие в интересных и сложных проектах с лучшими специалистами индустрии.
Адрес
Москва