Data Scientist / Machine Learning Engineer / Аналитик данных
Транснефть-Технологии оказывает IT-услуги организациям системы «Транснефть» в области внедрения, технической эксплуатации и сопровождения корпоративных информационных систем и IT-инфраструктуры.
Сейчас мы в поисках Data Scientist /Специалиста по аналитике и машинному обучению в нашу команду.
Задачи:
1. Применение статистических методов и моделей машинного обучения:
- Разработка и внедрение моделей для решения бизнес-задач с использованием методов машинного обучения и статистики;
- Анализ данных с целью выявления закономерностей и паттернов.
2. Техническое руководство в области анализа данных:
- Определение подходов к анализу данных и машинному обучению в соответствии с потребностями бизнеса;
- Предоставление экспертной поддержки в области статистического анализа и машинного обучения.
3. Внедрение технологий и методологий машинного обучения:
- Предложение и внедрение новых методологий и технологий в области машинного обучения и анализа данных;
- Оценка эффективности и применимости различных моделей.
4. Коллаборация с другими членами команды:
- Взаимодействие с инженерами данных, аналитиками и другими специалистами для обеспечения целостности данных и эффективного использования результатов анализа.
Ожидаем от Вас:
-
Глубокое понимание статистических методов и математических моделей для анализа данных;
-
Владение языками программирования, такими как Python или R, для разработки и внедрения моделей;
-
Опыт работы с различными методами машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и др.;
-
Понимание бизнес-процессов и способность применять результаты анализа данных для достижения бизнес-целей;
-
Навыки эффективной коммуникации и взаимодействия с членами команды и другими отделами компании.
Опыт работы с технологиями:
-
Профессиональное владение инструментами машинного обучения, такими как TensorFlow, scikit-learn, PyTorch;
-
Опыт работы с базами данных и инструментами для обработки больших объемов данных;
-
Знание инструментов визуализации данных, таких как Matplotlib, Seaborn;
-
Понимание принципов и методов разработки и внедрения моделей машинного обучения в бизнес-процессы.
Мы предлагаем:
- График работы: 5/2 с 09.00 до 18.00, пятница: до 16.45;
- Гибридный формат работы (офис 1-2 раза в неделю);
- Уютный и комфортный офис в 15 минутах от м.Зорге, м. Полежаевская, м. ЦСКА.