Deep Learning

• 2+ years of proven experience developing data analytics solutions;
• 2+ years of work experience in Python or С++;
• knowledge one of deep learning frameworks (Tensorflow, Pytorch);
• work experience with scikit-learn, scipy, tensorflow (keras) / pytorch, numpy, pandas;
• AWS experience including AWS/S3/Lambda etc;
• strong understanding of machine learning: you should be familiar with the process (data collection, training, evaluation, and making iterative improvements) of building effective learning systems;
• experience developing machine learning-based models;
• practical experience in at least one of the following problems: object detection, segmentation, classification, landmarks;
• familiarity with architectures for deep learning tasks: U-net, ResNet, SSD, Faster R-CNN, LSTM;
• an ability to think outside the box and explore new avenues with natural curiosity and a passion for new subjects and research areas;
• strong statistical analysis skills.

• MS or higher in the following areas: Statistics and Mathematics;
• At least 3-5 years of professional industry experience, in addition to your academic experience;
• Outstanding quantitative analytical ability;
• In-depth knowledge of Statistics/Probability/Machine Learning;
• General Statistical concepts such as hypothesis testing, estimation, inference;
• Supervised and unsupervised statistical techniques such as regression (linear / logistic), time series analysis, clustering;
• Machine Learning foundations such as bias/variance trade-off, regularization, dimension reduction;
• Real-world experience with popular machine learning algorithms such as Random Forest, Boosting, SVMs;
• Experience with unstructured text data using NLP methods such as Latent Dirichlet Allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA), Sentiment Models, Word Embeddings, Text Similarity, Entity extraction is a strong plus;
• Strong programming experience in Python and one of the following: Scala/Java, R;
• Understanding of algorithm complexity and performance implications;
• Knowledge of data structures and algorithms;
• Good knowledge of Graph technology, Knowledge Graphs, Graph Databases and Ontologies;
• Experience with SQL;
• Upper-Intermediate level of English.

Master's or PhD degree in a relevant domain (math statistics, math modelling, computer science, etc.);
Deep expertise in Python development. Knowledge of basic data structures and algorithms;
Good knowledge in classical machine learning algorithms, deep learning, modern neural network approaches;
Knowledge of ML frameworks and libraries (more - better): Tensorflow, Keras, Pytorch, Caffe2, scikit-learn, numpy, matplotlib, OpenCV, word2vec.
LP, chatbots development, text content understanding;
Object detection and tracking. -Gesture recognition, scene understanding, movement/action prediction. Semantic segmentation and instance semantic segmentation;
Timeseries analysis: forecasting, clustering and classification;
Data preparation: raw data annotation and labeling, data augmentation and normalization.

Знание на хорошем уровне Python
Умение строить SQL запросы (диалект не важен)
Практические навыки построения и (и как преимущество внедрения) моделей бинарной классификации
Знание и понимание методов бинарной классификации, мульти классификации, регрессии
Понимание основ теории вероятности, работы с матрицами, функционального анализа
Хорошие аналитические навыки и умение решать новые для себя задачи
Внимательность, ответственность за результат
Ориентация на командную работу, и умение достигать как личных так и командных целей

• At least three years of data science experience

• B.Sc./M.Sc. in computer science, engineering, mathematics, or related field

• Proficiency and experience in writing Machine Learning algorithms

• Fluency in Python and SQL

• Experience in deployment and automation of Machine Learning models in real-time environments

• Experience in leading the full-cycle data science projects

• Experience in Big Data platforms and solutions

• Self-starter, fast learner, fast worker, results-oriented with a can-do attitude

• Fluent English

Відмінні знання вищої математики, теорії ймовірностей, математичної та прикладної статистики (економетрики)
Знання SQL на рівні побудови складних запитів (що вимагають розуміння принципів побудови реляційних баз даних і вміння їх використання для оптимізації виконання запитів)
Досвід роботи більше 2-х років з Python/R (статистичні та ML пакети)
Глибоке розуміння і досвід застосування алгоритмів і методів машинного навчання
Аналітичне мислення, вміння знаходити закономірності в досліджуваних масивах даних, причини відхилень показників

• Master’s degree in Computer Science, Engineering or relevant field;
• Programming experience in C++, Python and MATLAB;
• Familiarity with software development concepts (version control, code review, continuous integration);
• Good problem-solving skills;
• English - Intermediate.

Вища освіта (технічна, економічна/фінансова або інформаційні технології)
Знання R або Python, SQL, T-SQL
Теоретичні знання математичної статистики, теорії ймовірностей (регресійний аналіз, аналіз часових рядів, кластерний аналіз та ін.)
Практичний досвід побудови моделей машинного навчання для вирішення завдань бізнесу
Досвід роботи з різними аналітичними базами даних, в т.ч. Azure
Вміння реалізовуваті кінцевий продукт з вводом даних і їх візуалізацієй
Англійська на рівні не нижче Intermediate

-4+ years of successful data science experience
-Experience with/good knowledge of NLP, pattern recognition, deep learning and other ML technologies
-Excellent programming skills, expert in Python/Java/R
-Degree in Math / Statistics / Physics

• Experience in Machine Learning from 2 years;
• At least half a year of expertise with Android;
• Skills with Python / C++ / Java / Kotlin;
• Experience with Deep Learning (TensorFlow, PyTorch);
• Higher technical education;
• Technical English (higher level is advantage).