Deep Learning

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

• Опыт машинного обучения;
• Опыт программирования на Python / Matlab;
• AWS SageMaker - огромный плюс;
• Инструменты визуализации;
• Опыт работы более 4 лет в области науки о данных в производственной среде;
• Сильный английский и коммуникативные навыки (как устная, так и письменная);
• Высокомотивированный и позитивно настроенный человек;
• Командный игрок;
• Опыт работы с методологией гибкой разработки;
• Отличные коммуникативные навыки;
• Страсть к данным.

• 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.

• Proven experience as a Machine Learning Engineer or similar role
• Understanding of data structures, data modeling, and software architecture
• Deep knowledge of maths, 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 sci-kit-learn)
• Experience in 3D computer vision and video analytics algorithms, such as image segmentation, 3d reconstruction, object and motion detection, tracking, and classification
• Experience in machine learning algorithms for vision problems, including deep learning
• Experience in real-time video analytics pipeline
• Experience in robotics desirable
• Knowledge of internal hardware, 3D camera designs, design logic, and camera logic
• Excellent communication skills
• Intermediate+ English level

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).

1. Python, GBDT, PyTorch / TensorFlow, NLTK, Sequence models
2. Tools: Jupyter Notebook or PyCharm
3. Tabular data mostly, some time series (patient state change trend) and NLP (nurse notes summarization)
4. AWS stack:

• VPC, Redshift, RDS - read data
• Lambda, S3, EC2 / Fargate / SageMaker - operationalize the solution
• SQS - message exchange

5. Docker