Специалист по Data Science — работа с Big Data в Web3@ Lagrange Labs
О позиции
Мы ищем Специалиста по Data Science для работы в компании Lagrange Labs. Эта удалённая вакансия предлагает уникальную возможность работать с большими массивами данных в сфере Web3. Вы будете заниматься сбором и анализом данных из различных блокчейн-сетей, разрабатывать модели машинного обучения и оптимизировать работу ZK-инфраструктуры.
Чем вы будете заниматься
- Собирать и анализировать большие массивы данных из блокчейн-сетей (on-chain data).
- Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для прогнозирования состояний сети.
- Исследовать аномалии и паттерны поведения в децентрализованных протоколах.
- Оптимизировать алгоритмы обработки данных для минимизации задержек.
- Визуализировать аналитические данные для продуктовой команды и стейкхолдеров.
- Участвовать в R&D задачах по улучшению архитектуры ZK-сопроцессоров.
Требования
- Опыт работы в области Data Science / ML от 3 лет.
- Экспертное владение Python и библиотеками (Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow).
- Уверенное знание SQL и опыт работы с базами данных (PostgreSQL, ClickHouse или Snowflake).
- Опыт работы с Big Data инструментами (Spark, Kafka).
- Понимание специфики блокчейн-данных (транзакции, логи событий, структура блоков).
- Сильная математическая база (статистика, теория вероятностей, линейная алгебра).
- Английский язык на уровне Upper-Intermediate.
Будет плюсом
- Опыт работы с графическими базами данных.
- Понимание принципов работы Zero-Knowledge Proofs (ZKP).
- Наличие профильного образования в области математики или CS.
Что мы предлагаем
- Конкурентная зарплата от 5 500 до 8 000 USD в месяц.
- Полностью удалённая работа с гибким графиком.
- Возможность работать с передовыми технологиями в области Web3.
- Участие в интересных R&D проектах.
- Доступ к обучающим материалам и курсам для повышения квалификации.
Вакансия предлагает интересные задачи в области Data Science с хорошими условиями работы. Однако, не указаны дополнительные бонусы и возможности карьерного роста.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания в Python и библиотеках для анализа данных, таких как Pandas и NumPy, что позволит эффективно обрабатывать большие объемы данных.
Способность работать самостоятельно в удаленном режиме, проявляя инициативу и организованность в управлении временем и задачами.
Опыт разработки и оптимизации моделей машинного обучения с использованием Scikit-learn и PyTorch, что критически важно для успешной работы с ZK-инфраструктурой.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Crypto & Web3
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев