dHired
English

Job search

158 jobs matched
Edit filter

Must-have:
  • 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

Must-have:

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.


Must-have:
  • 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.

Must-have:
  • 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

Must-have:
  • 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;

Must-have:

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


Must-have:

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.


Must-have:

• 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.


Must-have:
  • 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.

Must-have:
  • 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