Junior Data Scientist

Группа компаний АГАТ приглашает талантливых специалистов на должность Инженера по разработке систем машинного обучения.

Мы активно работаем в сферах разработки ПО и искусственного интеллекта для автомобильной отрасли, сельского хозяйства и логистики. Эта вакансия станет отличным стартом для тех, кто готов погружаться в мир современных технологий и развивать свои навыки под руководством опытных наставников.

Мы предлагаем:

• Высокий уровень заработной платы, обсуждается индивидуально на собеседовании;
• Гибридный график работы 5\2 с посещением офиса в г. Нижний Новгород, ул. Московское шоссе, 294Б;
• Работа в аккредитованной ИТ компании;
• Официальное оформление по ТК РФ;
• Личный и профессиональный рост;
• Классный коллектив;
• Интересные разноплановые задачи, связанные со звуком, текстом, таблицами, графиками, чат-ботами, искусственным интеллектом и др.;
• Скидка на покупку и обслуживание автомобиля.

Обязанности:

• Подготавливать данные для обучения;
• Исследовать, подбирать и обучать наиболее подходящие алгоритмы ML и DL для решения задач;
• Проектировать инфраструктуру для применения моделей;
• Доменные области: классический ML, Time Series, ASR, NLP, CV, OCR.

Требования:

Знания:

• Теории машинного обучения, основ мат. статистики, мат. анализа, линейной алгебры, дискретной математики, теории вероятностей, алгоритмов и структур данных;
• SQL;
• Python, Jupyter;
• Популярных нейросетевых архитектур, применяющихся в области ASR, NLP, CV, и понимание метрик для оценки качества предсказаний сетей.

Будет плюсом:

• Знание PyTorch;
• Опыт в области ASR;
• Опыт в области NLP;
• Опыт работы с классическим CV и opencv;
• Опыт участия в соревнованиях или других проектах;
• Уверенное владение Linux.

Умения :

• Владение python в части анализа данных: pandas, numpy, sklearn, xgboost, fbprophet, catboost, lightgbm и визуализации: seaborn, matplotlib, plotly;
• Опыт в создании ML-моделей (обработка данных, построение модели);
• Умение работать с информацией: черпать идеи для улучшения продуктов из различных источников (статьи, реализации, собственный опыт / идеи).

ОТКЛИКАЙСЯ! Прокачай свои skills вместе с нами!