улица Бутырский Вал 22с3
Обязанности:
- Поиск решений при разработке инструментов и методик анализа в области транспортного моделирования
- Автоматизация и оптимизация этапов транспортного моделирования
- Формирование предложений по увеличению функциональных возможностей транспортных моделей и других инструментов анализа
- Обработка баз данных
- Использование машинного/глубокого обучения для внедрения рекомендательных систем
- Подготовка отчётных материалов
Требования:
- Законченное высшее образование
- Знание принципов и основ транспортного моделирования
- Опыт решения задач на Python (Освоение библиотек: pandas, NumPy, scikit-learn, tensorflow)
- Знание основ параллелизма для оптимизации и ускорения процессов
- Базовые знания и опыт работы с SQL БД и ГИС-аналитикой
- Знание/готовность к изучению машинного/глубокого обучения (подготовка сценариев, обучающих датасетов, выбор необходимой архитектуры, восстановление пропущенных данных (кластеризация, kNN) настройка параметров, метрик и само обучение модели)
- Умение решать нестандартные задачи
Условия:
-
Мы, действительно, Инновационные и делаем крутые полезные продукты для города
-
Наша команда — это лучшие эксперты, талантливые, креативные, яркие личности и просто хорошие люди. Да, все такое пишут, банально, но это факт — по отзывам наших сотрудников — это одно из самых больших преимуществ нашей работы
-
Развитие. У нас классная HR-команда. Мы непрерывно учимся новому, обмениваемся опытом, создаем цифровые HR-продукты, посещаем самые интересные конференции и выступаем там в качестве спикеров. Созданное нами пространство стимулирует не только профессиональный, но и личностный рост
-
Стабильность. Московский транспорт работает для жителей и гостей города при любых условиях. Уникальное сочетание IT компании, стабильности и ресурсов ГОСа
-
График: 5/2, по формату гибрид
-
Локация: офис в центре Москвы, м. Белорусская
-
Отпуск 42 дня, бесплатный проезд в метро, корпоративные скидки
от компаний - партнеров и т.д.
-
Заработная плата обсуждается индивидуально, в зависимости от опыта кандидата
