Bachelor's degree in Computer Science, a related technical field involving software/systems engineering, or equivalent practical experience
At least 2 years of work or commercial experience in Machine Learning or Artificial Intelligence
At least 1 year of work experience using one or more general purpose programming languages (for example, Java, C/C++, Python or Ruby)
Bonus qualifications:
Experience solving problems using Machine Learning with Tensorflow or comparable tools
Experience with text classification and/or text data mining
Experience with AWS / GCP
знання аналітичного ПО (R, Python, etc.);
досвід роботи від 2 років;
глибокі математичні знання в області теорії ймовірності, комбінаторики;
досвід в статистичному аналізі;
навички побудови математичних моделей.
Знання SQL (бажано)
Вища освіта
Знання математичної статистики та теорії ймовірності
Досвід роботи на аналогічній позиції від 1 року
Дівень володіння англійською не нижче pre-intermediate
Досвід побудови моделей машинного навчання
Досвід роботи у фінансовій сфері (бажано)
A degree in Computer Science (technical or economics degree);
3+ years of experience with MLOps (preferably DVC, MLflow, Airflow, Flask, Docker, Git, etc.)
Strong Machine Learning and Data Analysis skills;
Experience with ML frameworks (TensorFlow/Keras, etc.);
Strong Python and SQL;
Experience with ETL and visualization tools;
Good understanding of DWH & Data Lakes architecture;
Good documentation skills;
Intermediate English level or higher.
Last year student of MSc programs in Data Science, Computer Science, Economics, Statistics, Economic cybernetics or similar
English — Upper-Intermediate
Good Excel skills
Basic coding skills, previous experience with programming Python/R, SQL
Ready for self-education in statistics, coding, data science and consulting
Good problem-solving skills
Work experience — good to have but not mandatory
знания в области разработки ML рекомендационных моделей: Jupyter, SQL, Python (pandas, scikit-learn, tensorflow, keras), Linear regression, logistic regression, neural networks, decision tree, KNN, Algorithms, Regex, DAX, M, R;
опыт работы с BI инструментами — Power BI Понимание принципов ETL и обработки больших массивов данных;
опыт построения взаимозависимых процедур, выполняемых по расписанию A\B тестирование, построение и тестирование гипотез;
базовые знания маркетинга (ЦА, RFM, LTV).