ML инженер (middle)

Дата размещения вакансии: 04.09.2024
Работодатель: СИНЕРГИЯ
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Предлагаем вам стать частью большой Корпорации «Синергия» с неограниченными возможностями для реализации Ваших талантов

  • Вы можете влиять на проект участвуя в создании новых Digital продуктов.
  • Мы поддерживаем нестандартное мышление.
  • Передовые идеи и инновации.
  • Энергию предпринимательского духа.
  • Мы вдохновляемся научными разработками и
  • Созданием уникальных продуктов в различных направлениях.

Мы предлагаем:

  • Возможность выбора формата работы: offine, online, hybrid.
  • Официальное трудоустройство: отпуск, больничные.
  • Компания предоставляет дополнительные четыре дня отпуска за отработанные 12 месяцев.
  • Комфортные и уютные кафе, кафетерии и столовые, где можно с коллегой, другом выпить кофе, пообщаться над совместным проектом и обсудить последние корпоративные новости.
  • Уникальную атмосферу в команде, разность поколений, культур.
  • Инвестиции в ваше будущее за счет повышения ваших компетенций и лучших мировых практик.
  • Неограниченный доступ к ресурсам компании: корпоративная библиотека более 500 книг и аудио книг, возможность посещать бизнес мероприятия.
  • Для сотрудников Корпорации на площадке есть корпоративные фитнес залы, залы для занятия йоги, SPA центы и массажные кабинеты.

На всем этапе входа в Корпорацию Вас будет сопровождать и поддерживать ваш наставник и руководитель, который будет внимательно интегрировать Вас в Компанию.

Что будет Вашим преимуществом:

  • Знание Python, умение писать поддерживаемый код;
  • Знание основных ML-библиотек (catboost, lightgbm, xgboost, prophet, лин регрессия, k-means, DBSCAN);
  • SQL на экспертном уровне (умение оптимизировать запросы);
  • Хорошее знание мат. статистики и теории вероятности.

Ваш функционал для достижения результата:

  • Подготовка витрин для моделей машинного обучения;
  • Разработка моделей машинного обучения на табличных данных;
  • Разработка и улучшение моделей STT, работа с текстом (NLP модели) (как преимущество);
  • Расчёт бизнес-value разработанных моделей.