Middle/Senior Data Scientist в Data Accelerator (удаленная работа)

Вакансия: Middle/Senior Data Scientist в Data Accelerator

Описание вакансии

У нас есть core команда это data домен, который предоставляет для других продуктовых команд возможности по самостоятельной работе с данными.

Дата домен состоит из трех команд:
- Data Platform - развитие и поддержка дата платформы на 400 ТБ данных и более 150 баз данных.
- Data Management - интеграция источников в платформу, предоставление BI инструментов и DQ/DG.
- Data Accelerator - разработка дата продуктов - моделей или алгоритмов, которые помогают нам или экономить и зарабатывать как компании.

Кроме Data Domain в Леруа Мерлен есть ещё 19 доменов, и почти в каждом из них есть дата команда, в которой есть DE, DS, DA, DataOps.

ОБЯЗАННОСТИ:

• Автоматизация процесса обработки больших данных с использованием машинного обучения для решения практических задач компании.

• Разработка моделей как с использованием алгоритмов машинного обучения так и без, их внедрение в бизнес процессы компании, повышение их точности прогнозирования.

• Взаимодействие с заказчиками моделей, дата-инженерами и дата-аналитиками в рамках задачи по разработке и внедрению моделей. Задачи включают разработку модели любой сложности (логистические регрессии, классификации, нейросети, AI и т.д.).

• Формализация требований к сбору обучающей выборки.

• Генерация и проверка гипотез.

• Проведение исследований алгоритмов машинного обучения.

• Дизайн, разработка и тюнинг моделей машинного обучения.

• Построение и оптимизация пайплайнов от признаков до обучения моделей.

• Продуктивизация ML-решений.

• Проведение аналитических исследований и R&D на больших данных с применением ML.

• Нахождение оптимального архитектурного решения для удовлетворения потребностей бизнеса.

• Поддержка работоспособности решений, контроль качества получаемых данных.

ТРЕБОВАНИЯ:

• Техническое образование (можно неполное высшее)

• Опыт работы в аналитике/ data science от 1 года

• Знание Теории вероятности, Мат. анализа и линейной алгебры, достаточного для чтения научных статей и проведения экспериментов

• Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев

• Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей

• Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn

• Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)

• Знание SQL, опыт работы с реляционными СУБД на уровне пользователя

• Умение работать с Git

Мы предлагаем:

• Гибкую систему премирования;

• расширенный социальный пакет: ДМС со стоматологией с первого месяца работы, психолог и страхование жизни, компенсация питания и оплата мобильной связи;

• работу в компании с развитой инженерной культурой;

• автономность работы, возможность менять правила, ошибаться и создавать новое;

• возможность профессионального роста, программы развития для сотрудников;

• корпоративное обучение и доступ к базе знаний;

• внутренние профессиональные сообщества и мероприятия;

• гибридный формат работы;

• современный офис в 2 минутах ходьбы от МЦК ЗИЛ.

С каждым годом, на выбор сотрудника становится доступно больше дополнительных опций. Например, частичная компенсация путешествий, затрат на обучение, спортивных занятий.