Job search

• Deep understanding of Applied Mathematics: Probability Theory and Statistics, Numerical Methods, Linear Algebra, Optimization
• Proficient in Python
• Bachelors, Masters or Phd in Physics, Mathematics, Statistics; or equivalent experience (we also welcome students)
• Excellent communication skills
• Willingness to learn together with a team of professionals
• Organized and detail-oriented, comfortable managing multiple work streams
• Intermediate and higher level of English

Experience in Python
Английский - Upper Intermediate
A desire to learn new technologies and build great software and data models used by key people in the digital video entertainment industry.
Hands-on experience with developing machine learning models and creating software implementing those models
Experience with using Python data science packages such as sci-kit-learn, TensorFlow, and pandas is a plus
An ability to solve problems and communicate your technical insights effectively.
Enthusiasm to be an active and contributing member of a high-performance engineering team.
M.S. or Ph.D. in Computer Science, Math, Data Science, or an equivalent field.

• 2+ years in machine learning (computer vision domain);
• Practical experience in at least one of the following problems: classification, detection, segmentation;
• Python3, NumPy, sci-kit-learn, pandas, scipy;
• Deep learning frameworks: TensorFlow or PyTorch is a must; Keras is a plus;
• Experience in deploying machine learning models to production;
• Good understanding of machine learning and deep learning concepts.

• Proven experience as a Machine Learning Engineer or similar role
• ​Understanding of data structures, data modeling and software architecture
• Deep knowledge of math, probability, statistics and algorithms
• Ability to write robust code in Python, Java and R
• Familiarity with machine learning frameworks (like Keras or PyTorch) and libraries (like scikit-learn)
• Experience with data enrichment, feature engineering, and feature selection
• Experience in predictive analytics e.g. generalised linear models, ensemble models, and NN applications to classification problems.
• Experience with Bayesian style models
• Experience with web scraping an advantage
• Excellent communication skills
• Ability to work in a team
• Outstanding analytical and problem-solving skills
• Experience in boosting algorithms and ability to work with huge amount of data
• BSc in Computer Science, Mathematics or similar field; Master’s degree is a plus

• 3+ years of experience, deep skills in Machine Learning\Data Science;
• Hands-on experience with machine learning concepts: regression and classification, clustering, feature selection, feature engineering, curse of dimensionality, bias-variance tradeoff, neural networks, SVMs, etc.;
• Have professional experience with Python(Scikit-learn, Pandas);
• Experience with Keras/TensorFlow
• Knowledge of Spark (Spark ML/PySpark);
• Understanding of true model validation, p-value, and equivalent;
• Good data manipulation skills are required including cleaning and managing data;

1,5 + years of experience in NLP
Good practical and theoretical knowledge of Machine Learning and Deep Learning
Experience with Python3, tensorflow/pytorch, gensim, spaCy, nltk
Knowledge of advanced algorithms and approaches to solving NLP problems
Solid math skills (Probability Theory, Mathematical Statistics, Linear Algebra)
Good communication skills
Intermediate+ level of English
Proficient experience in Python

Знання T-SQL на рівні “впевнений користувач”;
Знання Excel - на рівні “впевнений користувач”;
Python - буде додатковою перевагою;
Досвід роботи на аналогічній позиції від 1 року.

• Досвід роботи на аналогічній посаді від 2х років;
• Досвід роботи з Deep Learning фреймворками (Tensorflow / PyTorch) — обов`язково
• Впевнене володіння Python 3.х,VCS (git), CI/CD практиками;
• Досвід розробки мікросервісів та API (flask, fastAPI, etc.);
• Впевнене володіння ML інструментами для аналізу та візуалізації даних (scientific Python toolkit — numpy, pandas, scikit-learn, etc.);
• Впевнене знання теоретичних аспектів машинного навчання — боротьба з перенавчанням, валідація, метрики, підбір гіперпараметрів, інтерпретація результатів, плюси/мінуси різних підходів та моделей — та відповідний практичний досвід;
• Досвід роботи з інструментами контейнеризації та оркестрації (docker, Kubernetes etc.)
• Критичне мислення, вміння працювати як самостійно, так і у команді / лідити міні-проекти;
• Знання вищої математики, статистики та теорії ймовірностей: перевага віддається освіті, пов’язаній з комп’ютерними науками.

• Магістр або PhD з комп’ютерних наук або суміжної галузі;
• 5+ років досвіду в прикладних дослідженнях DS/ML/DL;
• Сильні математичні знання ML/DL;
• Значний досвід повного циклу розробки науково-дослідницьких проектів;
• Високий рівень Python;
• Досвід роботи з хмарними технологіями;
• Компетентність з SQL та досвід проведення аналізу великих даних;
• Середній рівень англійської мови;
• Глибокі знання з CV або NLP будуть плюсом;
• Розуміння різних методологій управління проектами буде плюсом;
• Здатність вирішувати нечітко визначені проблеми та перетворювати складне мислення на практичне застосування для різноманітної аудиторії;
• Ви маєте добре розвинені комунікативні навички, цінуєте налагодження міцних стосунків з колегами та партнерами і любите наставництво та навчання інших.

• Fluency in at least one programming language (C/C++, Python, Julia)
• Strong programming skills utilizing Scikit-learn, OpenCV, Keras and/or Tensorflow libraries, PyTorch framework
• OOP experience
• Experience in image processing, including traditional statistical methods and feature extraction approaches
• Familiarity with a broad set of supervised and unsupervised ML-based solutions to image or signal processing
• Strong analytical, creative problem-solving skills, and experience with fast prototyping of a minimum viable product
• Experience in implementing real-time machine learning and computer vision algorithms in large scale environments