улица Николаева 12
Экспасофт создан выпускниками НГУ - молодыми исследователями Института математики в 2010 году. Основная движущая сила Экспасофт - достижение реальной пользы при решении задач наших клиентов.
Спустя 14 лет компания успешно работает на рынках B2B и B2G, в планах - выход на рынок B2C с новым продуктом, а также менеджмент компании открыт к предложениям стартапов от своих сотрудников. Компания занимается широким спектром задач: от классических задач математической оптимизации, прогнозной аналитики и рекомендательных систем до современных задач, связанных с применением мультимодальных нейронных сетей. В компании выделены следующие направления:
Оптимизация нейронных сетей для запуска на маломощных устройствах
Цифровые диалоговые ассистенты
Фотограмметрия
Консалтинг
В рамках стратегического развития мы расширяем команду - нам нужен Data Scientist уровня Middle+/Senior в отдел консалтинга. Целью отдела является решение широкого спектра задач бизнеса с применением методов машинного обучения.
Специалисту, в роли лидера небольшой команды (2-3 человека) необходимо будет реализовывать полный цикл решения бизнес задачи. Пример такого цикла:
Понимание задачи ⇒
Понимание данных ⇒
Подготовка данных ⇒
Моделирование ⇒
Оценка качества моделей ⇒
Передача результата.
Требования от нас:
Общий опыт разработки на Python более 5 лет.
Общий опыт в ML (в любой области) более 5 лет.
Опыт коммерческой разработки с использованием DL от 3 лет.
Широкий кругозор в ML подходах. Знание методов ML для работы с табличными данными, изображениями и видео, аудио, текстами.
Способность самостоятельно генерировать комплексные подходы к решению бизнес-задач.
Умение разработать и провести эксперименты для проверки гипотез.
Опыт руководства небольшой командой (~3 человека).
Умение выстроить коммуникацию команды и наладить сбалансированный процесс НИР, где:
вспомогательные инструменты (трекер задач, мессенджер, документация, например, wiki проекта, git и прочее) будут улучшать процесс исследований, а не тормозить их;
основные результаты будут легкодоступны и воспроизводимы даже спустя год после окончания работы над проектом.
Опыт в администрировании Linux, умение обращаться с pyenv и/или conda (или аналоги), возможно, с poetry, умение пользоваться Docker, чтобы эффективно управлять средами и зависимостями в том числе на удаленных машинах.
Наличие пет-проекта и примеров кода на github крайне желательно.
Технический английский.
Мы предлагаем:
Интересные разнообразные прикладные проекты.
Дружелюбная атмосфера, приятный коллектив единомышленников.
Гибкий график работы, возможен гибрид или удаленная работа.
Прохождение курсов и участие в конференциях/конкурсах/хакатонах по ML и разработке за счет компании.
Рассмотрим возможность гибко совмещать работу и пет-проект, рассмотрим возможность перехода пет-проекта в статус стартапа внутри компании.
"Классические" офисные бенефиты: чай, кофе, массажное кресло и т.д.
Короткий путь от отклика до оффера.
Уровень ЗП “в рынке”, оговаривается с успешным кандидатом индивидуально.
