Expert Data Scientist
Responsibilities
- Реализация, настройка и поддержка предиктивных моделей, рекомендательных систем и др.
- Взаимодействие с другими отделами с целью встраивания обученных моделей в пайплайн разработки.
- Помощь бизнесу в принятии решений через анализ данных.
- Пробные исследования и поиск подходящих ML-алгоритмов для решения поставленных бизнес-задач.
- Обсуждение бизнес-задач и их перевод в data science задачи.
- Представление результатов.
Requirements
- Уверенное владение SQL, Python (sklearn, pandas, numpy, scipy).
- Опыт работы в Data Science от 5-ти лет.
- Успешный опыт применения на практике ML-моделей.
- Глубокое понимание работы ключевых ML-алгоритмов.
- Хорошая математическая подготовка.
- Опыт с фреймворками для машинного обучения - Tensorflow/ PyTorch.
- Опыт в deployment - Airflow/MLflow.
Опыт работы с Docker/ Docker Swarm.
Плюсом будет:
- Опыт работы в игровой индустрии/e-commerce/ рекламных сетях.
- Опыт работы с Clickhouse.
- Умение визуализировать данные в Tableau.
- Умение автоматизировать процессы.
Conditions
- Высокий уровень дохода, соразмерный твоему профессионализму.
- Работа из любой точки мира, включая наши офисы в Варшаве, Лимассоле и Пафосе.
- Индивидуальные подарки на дни рождения.
- Материальная помощь в разных событиях (рождение детей, свадьба, утрата близкого родственника).
- Компенсация части расходов на спортивные хобби.
- Оплачиваемые обеды в офисе.
- Комфортное рабочее место с подъемным столом и эргономичным стулом.
- Для некоторых локаций доступен массаж в офисе по символической стоимости, остальное оплачивает компания.
- Страховка или компенсация медицинского обслуживания для тебя и 3-х твоих членов семьи на выбор в твоей локации.
- Современная техника для работы.
- Оплата твоего обучения английскому/польскому на внутренних курсах.
- Возможность самостоятельно управлять рабочим графиком. Для нас главное вовремя закрытые задачи и открытая коммуникация с командой.
- Поддержка в изучении нового и повышении своего профессионального уровня с помощью конференций, онлайн/офлайн обучения, митапов, книг.