О проекте: Команда группы занимается реализацией проектов с использованием структурированных данных для построения информационных моделей функционирования железнодорожной инфраструктуры и перевозочного процесса с разработкой предиктивных моделей и сервисов для эффективного управления на ЖД транспорте. В команде 4 человека. Стек технологий: Языки программирования: Python, C# / C++ Основные библиотеки и фреймворки: numpy, scipy, pandas, matplotlib / seaborn, sklearn, tensorflow / pytorch, boosting algorithms (Catboost, Xgboost, LightGBM) Стек дополнительных технологий: git, docker, mlflow Обязанности: Организация работы команды специалистов в части реализации проектов по машинному обучению и анализу данных. Постановка и распределение задач внутри команды, контроль сроков и результатов, формирование гипотез в рамках исследований. Анализ применимости технологий машинного обучения для реализуемости проектных идей. Анализ новых ML методов и подходов и участие в их имплементации для улучшения текущих решений. Совместно с ведущими специалистами выстраивание общей архитектуры решения по проектам и участие в их реализации. Развитие компетенций команды, наставничество, составление планов развития специалистов. Участие в разработке учебных кейсов в области машинного обучения. Участие в формировании годовых планов и отчетов о проделанной работе. Подготовка публикаций и выступление на профильных конференциях. Проведение технических интервью и формирование/наполнение команды. Требования: Высшее техническое или физико-математическое образование, английский язык (достаточный для чтения публикаций и тех. документации). Отличное знание методов и принципов машинного обучения, понимание жизненного цикла разработки ML моделей, принципов организации и проведения исследовательских AI проектов. Продвинутый уровень знаний в области математической статистики и теории вероятности. Опыт работы на позиции ведущего специалиста или руководителя группы по анализу данных от 1 года. Опыт разработки на языке Python и использования основных библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn и т.д.) и фреймворков глубокого обучения (PyTorch / TensorFlow) Практический опыт разработки моделей машинного обучения в промышленных проектах от 3х лет Уверенное владение Git, Docker. Опыт использования систем для планирования и трекинга экспериментов, таких как ClearML, MLFlow, Neptune Желательно: Наличие публикаций и/или выступление с докладами на профильных конференциях Опыт наставничества и преподавательской деятельности в области DS/ML. Мы предлагаем: Комфортный офис в Сириусе; Работу в крупной стабильной компании; Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией. Скидки на ДМС для родственников; Белую стабильную заработную плату, официальное оформление с первого дня работы в компании; Годовую премию; Индексацию заработной платы; Участие в самых интересных и масштабных проектах в отрасли; Дополнительные дни к оплачиваемому отпуску; Мы являемся аккредитованной в Минцифры ИТ Компанией, предоставляющей право на льготную ипотеку, также и право подачи документов на отсрочку от мобилизации для профильных ИТ специалистов в соответствии с приказом Минцифры.
Адрес
городского типа Сириус