Поиск вакансий

• Досвід на позиції Data Scientist (або Python developer)
• Розуміння математичних принципів цифрової обробки сигналів
• Досвід роботи з проектами NLP (Natural Language Processing) та Text Classification
• Досвід роботи з SQL базами даних
• Досвід роботи з системами контролю версій Git

• 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.

высшее или неоконченное высшее образование в IT или физико-математическом направлении;
знание основ статистики и теории вероятностей;
знание основных методов кластеризации и классификации;
знание и опыт программирования на Python;
знакомство с фреймворками TensorFlow или PyTorch;
опыт работы с базами данных и знание языка SQL;
разговорный английский на уровне Intermediate или выше.

strong knowledge of Python;
good knowledge of Machine Learning and Deep Learning principles;
good communication skills in English — verbal and written;
experience with any of DL frameworks (TensorFlow/PyTorch/MxNet/etc).

Сильные аналитические способности;
Опыт работы с реляционными базами данных (MySql, PostgreSql, MSSQL), Excel, Power_BI
Опыт программирования Python;
Желание искать новые пути и внедрять инновационные методы работы с данными;
Опыт разработки скоринговых моделей;
Анализ данных, пилотов, поиск статистических взаимосвязей, выводы;
Постановка технических заданий и тестирование результатов.

— 4+ years of programming experience with the following languages/frameworks: Python; Pytorch /Tensorflow /Keras/ OpenCV;
— 3+ years in position Computer Vision Engineer;
— Advanced understanding and working experience of various fundamentals and concepts of computer vision
and machine learning;
— Familiarity with architectures for classification tasks: CNN, Faster R-CNN, ResNet; detections: YOLO, HOG;
segmentation: U-Net, DeepLab, PSPNet;
— Applying state-of-the-art AI methods to solve business problems;
— Working knowledge of cloud computing services (preferably AWS). Ability to start, stop and interact with standalone EC2 instances and/or EMR clusters, transfer data to/from them, interact with S3 or other data warehousing services in AWS, monitor resources;
— A successful candidate must have aptitude to quickly learn, apply new technologies, and must be able to
work in a self-driven manner within a fast-paced, entrepreneurial environment.

— 3+ year commercial experience with hands-on Python development and NLP
— Solid practical and theoretical knowledge of Statistics, Machine Learning and Deep Learning
— Theoretical understanding, practical implementation of classical NLP and Neutral Network driven NLP
— Familiarity with cloud ML Platforms is a plus.
— Experience with DNN frameworks PyTorch/TensorFlow/torch/pandas
— Understanding of de-normalized database structures and retrieval methods e.g., SQL)
— MS in Computer Science or a related field
— Nice to have: experience with search algorithms/models
— Experience with AWS is a plus
— English: Upper-Intermediate

-3+ years (middle) and 5+ years (senior) 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
 - Strong experience with Tensorflow / PyTorch / Keras
-Degree in Math / Statistics / Physics

• Preferred: experience with big data processing technology stack (Spark, Hadoop, etc.)
  -A sense of urgency and ownership over the product
  -Proactive, high-energy, competitive, and creative individual
  -Driven to outperform; dedicated to self-improvement
  -Experience in a remote SCRUM team involving daily meetings, grooming, planning, etc
  -English level: Intermediate or higher

• MS degree in computer science or related field
• 5+ years of relevant background including 2+ years of design and implementation of enterprise-scale AI/ML solutions in AWS, GCP, or Azure clouds
• Designing sustainable architectures, performing trade-off analysis of different architecture tactics and patterns, and applying proven architecture design approaches and methodologies
• Customer-facing experience of discovery, assessment, execution, and operations
• Hands-on expertise in ML operationalization
• Driving projects roll-outs from requirements gathering to go-live
• Kubernetes platform and its design patterns
• Strong requirements gathering and estimation
• Upper-Intermediate English level or higher

• Ph.D. or Master's Degree in Computer Science or related field
• Practical experience and extensive knowledge in Applied Statistics and • Data Mining to identify hidden patterns in data, evaluate current data flow, or develop a new one
• Strong communication and presentation skills, including translation of complex concepts in clear, concise, and meaningful ways, that non-technical audience can easily understand
• Strong knowledge of SoTA in Machine Learning, Deep Learning, and their application to solving complex problems
• Expertise in more than one Data Science Specializations such as NLP, Time Series Analysis, CV, Recommender Systems, and others
• Understanding of Machine Learning operationalization processes
• Experience in working on complex projects where independent judgment is used within a broad range of defined procedures and practices
• Understanding the concept of Software Development Life Cycles of AI projects
• Upper-intermediate English level or higher