з/п не указана
Нижний Новгород
От 3 до 6 лет
Вместе с нами тебе предстоит:
- Проводить анализ данных и выявлять закономерности, которые могут быть полезны для бизнеса.
- Заниматься выявлением закономерностей, аномалий в технологических процессах, строить модели для прогнозирования и оптимизации нагрузки на ресурсы, интерпретировать полученные результаты, интеграция разработанных решений в производственную среду.
- Готовить отчёты с результатами анализа и рекомендациями для принятия решений, презентовать их заказчику.
- Активно участвовать в проектной деятельности стрима.
Требования:
- уверенное владение языком программирования Python (включая библиотеки: pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, scikit‑learn);
- опыт построения и настройки моделей для работы с временными рядами (ARIMA, SARIMA, модели на основе LSTM и т. п.);
- понимание и опыт применения методов выявления аномалий (Isolation Forest, автоэнкодеры, статистические методы и пр);
- опыт работы с библиотеками для работы с графами: NetworkX, PyTorch Geometric или аналогичными;
- понимание алгоритмов на графах: поиск кратчайших путей, алгоритмы кластеризации графов, алгоритмы выделения сообществ;
- базовые знания методов оптимизации, машинного обучения, deep learning.
- опыт предобработки и очистки данных (работа с пропусками, выбросами, нормализация, кодирование категориальных признаков, векторизация текстов);
- навыки feature engineering для задач прогнозирования и детектирования аномалий;
- опыт работы с большими объёмами данных (понимание принципов масштабирования вычислений).
Будет плюсом если есть:
- опыт работы с фреймворками глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow / Keras) для решения задач временных рядов и аномалий;
- знакомство с методами reinforcement learning для задач оптимизации.
