компания "норникель" вакансия открыта в ооо "норникель спутник" (аккредитованная it - компания) наши знания - ваши возможности "норникель-спутник" сегодня: уникальные и интересные задачи: у нас можно участвовать в масштабных и уникальных проектах совместно с коллегами по всей россии и видеть результаты своей ежедневной работы. поддержка коллег: у нас можно развиваться вместе с опытной командой, готовой делиться своей экспертизой и поддерживать вас при решении сложных задач. разносторонний опыт и развитие: у нас можно совершенствовать свои навыки и знания, которые сделают вас конкурентоспособными на рынке труда, а также иметь возможности для прозрачного карьерного роста, как вертикального, так и горизонтального. забота о сотрудниках: у нас можно активно участвовать в корпоративной жизни, присоединяться к волонтерским программам группы компаний «норникель», всегда быть в форме, участвуя в спортивных мероприятиях вместе с коллегами. условия: работа в крупной федеральной компании достойный уровень заработной платы, премия по итогам года соблюдение тк рф (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.) дмс, в т.ч. стоматология требования: хорошее знание математической статистики и математического аппарата современных ml/dl алгоритмов наличие релевантного опыта работы в областях data mining и data science от 2-х лет знание принципов организации обработки и хранения больших объемов данных знание математических библиотек и библиотек работы с данными python (numpy, scikit-learn, matplotlib, pandas) уверенное знание sql понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи опыт проработки задач от бизнес-постановки до математической формулировки и реализации в коде будет преимуществом: опыт вывода ml-моделей в production знание dl фреймворков (pytorch, tensorflow) опыт back-end разработки обязанности: разработка аналитических моделей с использованием инструментария машинного обучения, интерпретация результатов, моделирование прототипов, оценка качества результата модели, построение архитектуры решения проведение тестирования разработанных аналитических моделей на производственных площадках формирование и проверка гипотез, определение необходимых источников данных применение алгоритмов и инструментов для сбора и трансформации данных в удобный для анализа вид проведение аналитики с целью поиска аномалий и паттернов разработка, внедрение и поддержка ит-инфраструктуры, необходимой для интеграции решений по оптимизации бизнес-процессов на основе технологий анализа данных эффективная коммуникация с заказчиком и остальной командой
Адрес
Москва