На главную Наши проекты:
Журнал   ·   Discuz!ML   ·   Wiki   ·   DRKB   ·   Помощь проекту
ПРАВИЛА FAQ Помощь Участники Календарь Избранное RSS
msm.ru
! ПРАВИЛА РАЗДЕЛА
1. Указывайте координаты для обратной связи!
2. Указывайте населенный пункт, если работа не удаленная.
3. Старайтесь указывать вилку зарплат.
4. Не пишите "вакансия" в названии темы, достаточно наименования вакансии!
5. Запрещается размещение объявлений, противоречащих действующему законодательству РФ.
6. Запрещается размещение объявлений, классифицируемых как "спам": "заработок в интернет", накрутка баннерных показов, MLM-структуры, "пирамиды" и прочий сетевой маркетинг.
7. Перед размещением вакансии внимательно ознакомьтесь с примером оформления темы (пример)

Объявления, не соответствующие данным правилам, будут удаляться без предупреждений!
Модераторы: Rust
  
> Руководитель команды автоматизации обработки данных
    О продукте

    Мы создаем уникальный продукт, который призван сделать доступным машинное обучение абсолютно для всех категорий пользователей. Сегодня мы являемся свидетелями бума повсеместного использования AI технологий, при этом почти все подобные решения делаются руками очень редких и дорогих специалистов. Очевидно, что подобный подход изживает себя и для масштабной AI трансформации потребуется полная автоматизация работы Data Science специалистов.

    Мы задумались об этом несколько лет назад и создали наш уникальный продукт. Neuton.ai ( https://neuton.ai) – это облачная AUTO ML платформа, созданная на базе собственного запатентованного нейронного фреймворка.

    Что у нас по стеку:
    Ядро - C/C++, CUDA
    Обработка данных: Python, numpy, pandas, sklearn, nltk, xgboost, catboost, lightgbm, tensorflow, torch
    Платформа: Java, Spring Boot, Spring Data, JPA/Hibernate, RabbitMQ, Vue.js (front)
    Инфраструктура: Git, Jenkins, Ansible, Terraform, GCP, GKE(kubernetes), Docker, Keycloak, Grafana, Openstack

    Этот короткий ролик демонстрирует, то, с какой легкостью теперь может быть решена, например задача прогнозирования оттока клиентов https://www.youtube.com/watch?v=yKHvzBS1MCU

    Мы представили наш продукт меньше года назад, но уже сегодня сотни компаний в США пользуются нашим решением. Невероятный спрос на AUTO ML продукты, заставляет нас двигаться еще быстрее.

    Мы ищем талантливых людей с глубокими знаниями в области Data Science, разделяющих нашу амбицию сделать машинное обучение поистине доступным всем: людям, которые далеки от математики, не умеют кодить, среднему и малому бизнесу, школьникам, студентам, стартапам, представителям non-profit организаций. Это миллионы компаний и людей по всему миру, для которых нам надо уместить лучшие Data Science практики всего в три кнопки. Международная команда из Европы, США, СНГ и Канады.

    Роль

    Мы видим большой потенциал в постоянной доработке процессов
    Data preprocessing и feature engineering и ищем человека, способного лидировать и развивать работу этой команды (5 человек).

    Одним из основных направлений развития AutoML платформы является непрерывное усовершенствование подходов к обработке «сырых» данных и процессов фича инжиниринга. Именно поэтому мы ищем data science специалиста, способного возглавить и развивать это направление.

    Основные обязанности:

    • Координация и непосредственное участие в работах по автоматизации процессов предварительной обработки данных и методов фича инжиниринга
    • Исследование и апробация новых подходов к препроцессингу и фича инжинирингу, изучение лучших мировых практик
    • Проведение экспериментов, написание программного кода.

    o генерацию новых фичей
    o выбор/настройку наиболее подходящего алгоритма для решения задачи
    o генерацию отчета о проведенном эксперименте
    • Знание и понимание всех основных метрик задач классификации и регрессии, подходы к их оптимизации
    • Понимание и опыт использования на практике логистической/линейной регрессии, деревьев решений/случайного леса, градиентного бустинга, нейросетевых фреймворков (в первую очередь TensorFlow). Опыт построения ансамблей моделей.
    • Понимание сильных и слабых сторон вышеуказанных алгоритмов.
    • Отличное знание теории вероятности и статистики

    Технические навыки:

    • От 5 лет опыта работы data science специалистом
    • Отличное знание Python
    • Практические навыки работы с библиотеками numpy, sklearn, matplotlib, seaborn, xgboost
    • Способность самостоятельно реализовывать полноценные проекты по машинному обучению, включая:
    o подготовку/очистку данных
    o генерацию и тестирование гипотез

    Личностные характеристики:

    • Коммуникабельность
    • Практический опыт управления проектами

    Будет преимуществом:

    • Опыт работы с BigData, Hadoop, CUDA
    • Свободный английский

    Мы предлагаем:

    • Участие в разработке инновационного SAAS продукта
    • Работа в команде настоящих профессионалов в области науки о данных
    • Пакет компенсаций и льгот.
    • Работа с новейшими алгоритмами и нейросетевыми фреймворками.
    • Участие в мероприятиях крупнейших data science сообществ
    • Возможность удаленной работы

    Контакты для связи:
    Тел. +7925 2977 995
    Почта: VGorobey@bellintegrator.com
    0 пользователей читают эту тему (0 гостей и 0 скрытых пользователей)
    0 пользователей:


    Рейтинг@Mail.ru
    [ Script execution time: 0,0192 ]   [ 16 queries used ]   [ Generated: 28.03.24, 09:23 GMT ]