Data Science engineer

Требования:
• Уверенное знание и опыт применения Python, Numpy, Pandas, Sklearn, Scipy, SQL и др.;
• Уверенные знания в области применимости основных метрик классификации и регрессии. В целом умение выполнять оценку результатов модели и статистической значимости полученных результатов;
• Знание основ линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики, численных методов, алгоритмов и структур данных;
• Опыт построения моделей (классификации, регрессии и кластеризации) используя ML\DL;
• Опыт интерпретации и визуализации результатов работы полученных моделей;
• Знания английского на уровне достаточном для изучения технической документации;
• Наличие практического опыта использования Linux\Unix.

Задачи:
• Формализация и структурирование требований Заказчика в части обработки и анализа данных, формирование идей и предложений;
• Подготовка требований к данным, оценка качества данных, предобработка данных для анализа;
• Подготовка алгоритмов и блок-схем обработки данных;
• Разработка тестов для разрабатываемых алгоритмов;
• Разработка и реализация аналитических моделей на языке программирования Python/Scala;
• Документирование разработанных моделей и алгоритмов;
• Участие в проработке решения задачи как самостоятельно, так и в составе рабочих групп;
• Тестирование и оценка качества разработанных моделей;
• Интерпретация и визуализация результатов разработанных моделей;
• Адаптация и вывод в продуктивное использование реализованных моделей;
• Технические консультации коллег;
• Возможны нечастые выезды в командировки.