Москва
Лига Цифровой Экономики в поисках коллеги на роль Data Scientist в команду крупной телеком-компании. Проект направлен на развитие Платформы управления данными, которая является целевой платформой компании и обеспечивает продукты современными инструментами для потребления, хранения, преобразования, аналитики и визуализации данных, придерживаясь общих политик и стандартов управления данными.
Твои задачи:
- Разрабатывать, тестировать и оптимизировать ML модели для различных кейсов (классическое ML, глубокое обучение, CV)
- Проводить тесты и валидацию моделей с использованием MLflow для отслеживания экспериментов
- Участвовать в развитии и автоматизации MLOps пайплайнов, помогая интегрировать новые модели и компоненты
- Анализировать и подготавливать данные с помощью Spark и Python, обеспечивая качество и консистентность данных
- Генерировать новые идеи по улучшению платформы и моделей, участвовать в исследовательской работе
- Сотрудничать с командой разработки для внедрения моделей в продакшен и обеспечения мониторинга
- Проводить консультации по выбору алгоритмов и технологий для решения конкретных бизнес-задач
- Формировать техническую документацию и отчеты по результатам экспериментов и разработок
- Работать с визуализацией данных и интерпретируемостью моделей для удобства бизнес-пользователей
Мы ждем от тебя:
- Опыт работы на позиции Data Scientist, предпочтительно middle или выше
- Глубокие знания классического машинного обучения, глубокого обучения, компьютерного зрения и обработки данных
- Практический опыт работы с MLOps инструментами, включая MLflow и системами управления экспериментами
- Опыт работы с Python, включая библиотеки для ML (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Навыки работы с Apache Spark для обработки больших данных
- Знание Scala будет плюсом, особенно для интеграции с Spark и расширения платформы
- Опыт работы с Jupyter Notebook для прототипирования и анализа
- Навыки разработки и тестирования ML моделей, включая валидацию, отладку и оптимизацию
- Знание принципов DevOps/MLOps, CI/CD для ML моделей и приложений
- Умение генерировать и проводить эксперименты для тестирования новых идей и улучшений
- Внимательность к качеству данных, подготовке, анализу и визуализации результатов
Что мы обеспечим:
- Современный стек технологий, микросервисная архитектура приложений
- Команда профессионалов, где каждый увлечен своим делом и готов поделиться экспертизой
- Работа в гибкой методологии разработки
- Безграничная прокачка скиллов
- Возможность удаленной работы с любой точки страны
- Поездки на конференции и тренинги за счет компании, внутренние семинары, внутренние митапы, мы очень любим учиться новому
- Производительная техника для комфортной работы
- Сессии профессионального развития 2 раза в год, результатом которых является план индивидуального развития каждого сотрудника и получение обратной связи
- Корпоративная культура со своими ценностями и традициями, в которой каждый чувствует себя частью команды