О компании

Чем предстоит заниматься:

• Работа с базами данных (объединить несколько таблиц, отфильтровать по нескольким критериям, вытащить результат, например, в виде csv);
• Предобработка данных (работа с пропущенными данными, работа с несбалансированными данными, обработка выбросов);
• Создание моделей прогнозирования и диагностирования различных заболеваний;
• Создание моделей прогнозирование различных событий;
• Создание моделей прогнозирования временных рядов (прогнозирование смертности, заболеваемости по дням);
• Написание кода для запуска моделей (натренированную модель завернуть в python код и отдать backend команде на встраивание);
• Визуализация результатов (графики распределений, временных рядов);
• Написание отчетов по полученным результатам (описание данных, процесса построения модели, полученных метрик).

Что ожидаем от кандидата:

• Знание основ математической статистики;
• Git (умение скачать, загрузить изменения в репозиторий, работа с ветками);
• Базовый Python (понимание классов, функций, умение разобраться с незнакомой библиотекой и использовать ее в своем коде, понять ответ на StackOverflow)
• Python библиотеки для DS (иметь представление о numpy, pandas, scipy, sklearn, matplotlib, seaborn)
• Машинное обучение (Linear/Logistic regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, SVM, KNN, k-means)
• Основы SQL (мы используем PostgreSQL)

Будет плюсом

• Глубокое обучение (полносвязные нейронные сети, CNN, RNN, решение задач классификации/регрессии в различных областях с помощью нейронных сетей);
• TensorFlow/Keras/PyTorch (умение построить типичный код для обучения, загрузить данные, создать и обучить модель, протестировать все это дело);
• Опыт работы с облачными сервисами (Amazon, Azure, Google, Mail, Yandex и т.п);
• Опыт работы с REST API (умение написать запрос к сервису на REST API);
• Опыт использования Docker (умение завернуть свой код в Docker контейнер);
• Опыт работы с MLFlow, TensorBoard, DVC (умение организовать отслеживание экспериментов с моделями/данными)
• Опыт работы с временными рядами;
• Опыт работы с рекомендационными моделями.

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство
• Возможность удаленной работы
• Профессиональная, рабочая обстановка.
• Большое количество амбициозных задач и возможностей
• Возможности роста и развития

Профессиональная, но при этом теплая атмосфера. Мы поможем быстро освоиться на новом месте, погрузиться в проект и войти в рабочий процесс!