Junior Applied ML Engineer — работа с данными в инвестиционном скоринге@ Nedvision.ai

О позиции

Компания Nedvision.ai, резидент Сколково, ищет Junior Applied ML Engineer для работы с реальными данными в области инвестиционного скоринга недвижимости. Ваша задача будет заключаться в анализе и обработке данных, построении моделей и доведении решений до практического использования. Мы ищем человека, который хочет развиваться в области Applied ML Engineering и готов учиться на практике.

Чем вы будете заниматься

• Работать с исходными данными по недвижимости: объявления, тексты, цены, геоданные.
• Проводить EDA: искать закономерности и проверять гипотезы.
• Готовить признаки для ML-моделей: текстовые, табличные, временные, географические.
• Помогать строить модели для оценки инвестиционной привлекательности объектов.
• Участвовать в проверке качества моделей: анализ ошибок и интерпретация результатов.
• Постепенно брать на себя более сложные задачи в ML-пайплайне.
• Помогать структурировать ML-процесс и фиксировать результаты экспериментов.

Требования

• Уверенное знание Python: pandas, numpy, notebooks/scripts.
• Базовые знания ML: classification, regression, метрики качества.
• Базовая статистика: распределения, корреляции, проверка гипотез.
• Знание SQL: выборки, join, group by.
• Понимание feature engineering и умение работать с грязными данными.
• Способность объяснять свои выводы простым языком.
• Готовность разбираться в предметной области и задавать вопросы.

Будет плюсом

• Опыт с scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost.
• Базовое понимание NLP: embeddings, sentence-transformers.
• Интерес к геоаналитике: координаты, расстояния, районы.
• Опыт с Airflow, MLflow, experiment tracking.
• Опыт работы с данными из marketplace, classifieds, real estate.

Чему научим

• Работать с геоаналитикой в прикладных ML-задачах.
• Строить признаки для объектов недвижимости.
• Проверять ML-модели честно: time-based split, backtesting.
• Доводить ML-решения до практического использования.

Что дадим

• Много практики на реальных данных и бизнес-задачах.
• Возможность быстро расти в Applied ML Engineering.
• Доступ к сильной предметной задаче на стыке ML и недвижимости.
• Карт-бланш на обоснованные решения.
• Работу в формате контракта или part-time с понятными задачами.