Транснефть-Технологии

Data Scientist / Machine Learning Engineer / Аналитик данных

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 1 года до 3 лет
  • Python
  • SQL
  • Анализ данных
  • Data Analysis
  • PyTorch
  • Data Science
  • Machine Learning
  • Matplotlib
  • Seaborn

Транснефть-Технологии оказывает IT-услуги организациям системы «Транснефть» в области внедрения, технической эксплуатации и сопровождения корпоративных информационных систем и IT-инфраструктуры.

Сейчас мы в поисках Data Scientist /Специалиста по аналитике и машинному обучению в нашу команду.

Задачи:

1. Применение статистических методов и моделей машинного обучения:

- Разработка и внедрение моделей для решения бизнес-задач с использованием методов машинного обучения и статистики;

- Анализ данных с целью выявления закономерностей и паттернов.

2. Техническое руководство в области анализа данных:

- Определение подходов к анализу данных и машинному обучению в соответствии с потребностями бизнеса;

- Предоставление экспертной поддержки в области статистического анализа и машинного обучения.

3. Внедрение технологий и методологий машинного обучения:

- Предложение и внедрение новых методологий и технологий в области машинного обучения и анализа данных;

- Оценка эффективности и применимости различных моделей.

4. Коллаборация с другими членами команды:

- Взаимодействие с инженерами данных, аналитиками и другими специалистами для обеспечения целостности данных и эффективного использования результатов анализа.

Ожидаем от Вас:

  • Глубокое понимание статистических методов и математических моделей для анализа данных;

  • Владение языками программирования, такими как Python или R, для разработки и внедрения моделей;

  • Опыт работы с различными методами машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и др.;

  • Понимание бизнес-процессов и способность применять результаты анализа данных для достижения бизнес-целей;

  • Навыки эффективной коммуникации и взаимодействия с членами команды и другими отделами компании.

Опыт работы с технологиями:

  • Профессиональное владение инструментами машинного обучения, такими как TensorFlow, scikit-learn, PyTorch;

  • Опыт работы с базами данных и инструментами для обработки больших объемов данных;

  • Знание инструментов визуализации данных, таких как Matplotlib, Seaborn;

  • Понимание принципов и методов разработки и внедрения моделей машинного обучения в бизнес-процессы.

Мы предлагаем:

  • График работы: 5/2 с 09.00 до 18.00, пятница: до 16.45;
  • Гибридный формат работы (офис 1-2 раза в неделю);
  • Уютный и комфортный офис в 15 минутах от м.Зорге, м. Полежаевская, м. ЦСКА.