О позиции
Компания Smarsh ищет Lead Data Scientist для работы над проектами в области технологий. Ваша задача будет заключаться в разработке и внедрении моделей машинного обучения, которые помогут улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы команды. Это отличная возможность для опытного специалиста, который хочет внести значимый вклад в развитие компании.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для анализа данных.
- Работа с большими объемами данных, включая обработку и анализ.
- Сотрудничество с командой разработчиков для интеграции моделей в производственные системы.
- Обучение и наставничество младших специалистов в команде.
- Участие в проектировании архитектуры данных и выбор технологий для реализации проектов.
Требования
- Опыт работы в области Data Science не менее 5 лет.
- Глубокие знания в области машинного обучения и статистики.
- Опыт работы с Python и библиотеками для анализа данных (NumPy, Pandas, Scikit-learn).
- Знание технологий глубокого обучения (TensorFlow, Keras, PyTorch).
- Опыт работы с контейнерами (Docker) и оркестрацией (Kubernetes).
Будет плюсом
- Опыт работы с NLP (Natural Language Processing).
- Знание английского языка на уровне не ниже B2.
- Опыт работы в команде и управления проектами.
Что мы предлагаем
- Конкурентоспособная зарплата от 166 000 до 214 000 USD в год.
- Удалённая работа с гибким графиком.
- Возможности для профессионального роста и развития.
- Доступ к современным инструментам и технологиям.
- ДМС и другие социальные гарантии.
Вакансия предлагает конкурентоспособную зарплату и возможности для профессионального роста. Однако, описание вакансии могло бы быть более детализированным.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание библиотек Python для машинного обучения, таких как PyTorch и Keras, с опытом разработки сложных нейронных сетей.
Способность эффективно работать в удаленной команде, используя инструменты для совместной работы и управления проектами, такие как Jira и Slack.
Опыт работы с контейнеризацией и оркестрацией приложений, включая Docker и Kubernetes, для развертывания и масштабирования моделей в продуктивной среде.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости Technology
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев