#вакансия #работа #москва #moscow #удаленка #ML #MachineLearning #компьютерноезрение #предиктивнаяаналитика #deeplearning #datascientist #dataanalyst #IoT #DS #DA #teamlead
🧲Мы в поиске Teamlead Data Analyst\Data Scientist в молодой и драйвовый бизнес, чьи решения представляют собой комплекс научных, методологических разработок с применением глубокой отраслевой экспертизы и программного обеспечения, созданного на основании технологий Индустрии 4.0.
✅ Сфера: Компания фокусируется на работе с отраслями черной и цветной металлургии, нефтегазовой и химической отраслями. Цель бизнеса - повысить эффективность производства промышленных предприятий. Решение использует предиктивную аналитику и искусственный интеллект в сочетании с глубокой отраслевой экспертизой.
✅ Офис: Москва\удаленка
✅Оклад: 250К-350К. net (в зависимости от опыта и уровня компетенций)
✅Круг задач:
• Сбор, очистка, обработка и систематизация структурированных и неструктурированных производственных данных из различных источников.
• Формирование и проверка гипотез для оптимизации производственных процессов.
• Разработка математических моделей и алгоритмов машинного обучения для решения задач прогнозирования числовых рядов, обнаружения аномалий в данных, моделирования и оптимизации производственных процессов.
• Разработка программных средств для взаимодействия математических моделей и моделей машинного обучения с остальными модулями программной системы.
• Предоставление аналитических выводов и предложений на основе полученной информации.
• Описание исследований, формирование отчётов по их итогам.
✅Важно для команды:
• Высшее образование по технической специальности, связанной с математикой, кибернетикой, метрологией, программированием.
• Знание математики и математической статистики.
• Уверенное знание языка программирования #Python.
• Умение работать с #JupyterNotebook.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения: #scikit-learn или #CatBoost.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения для разработки нейронных сетей: #TensorFlow (#Keras) или #PyTorch.
• Умение работать с #pandas – инструментом для обработки и анализа данных.
• Опыт в проведении экспериментов, проверки гипотез и A/B-тестировании.
✅Будет плюсом:
Умение работать с Git.
• Опыт работы с ОС Linux.
• Знание Docker.
• Знание библиотеки компьютерного зрения OpenCV.
• Опыт работы с промышленностью.
• Понимание принципов построения архитектуры для работы с данными (Hadoop, Spark, Kafka, Apache Cassandra, PostgreSQL).
• Высокий уровень самостоятельности и проактивности.
• Умение четко, структурировано и понятно излагать результаты исследований.
✅Компания предлагает:
Белая заработная плата и понятная схема роста;
Гибкое начало рабочего дня, а также возможность работать удаленно;
Возможность увидеть своими глазами, как работают крупнейшие предприятия России и быть причастным к повышению их эффективности;
ДМС и скидки на страховку для родственников
Участие в конференциях, обмен опытом, написание научно-популярных статей и публикация их на ТОПовых интернет площадках;
Повышение уровня квалификации за счет компании;
Скидки в спортивные клубы, собственный фитнес-зал
Корпоративные скидки в Nike, StreetBeat, Samsung, re:Store, Sony и т.п.
Корпоративные тарифы на сотовую связь;
Отличный офис (м. Рижская/Алексеевская/Марьина Роща)
✅тел. +7 926 238 27 24
📩e-mail: grishakovaog@yandex.ru
📱телеграмм: @olgagrishakova_HR
🧲Мы в поиске Teamlead Data Analyst\Data Scientist в молодой и драйвовый бизнес, чьи решения представляют собой комплекс научных, методологических разработок с применением глубокой отраслевой экспертизы и программного обеспечения, созданного на основании технологий Индустрии 4.0.
✅ Сфера: Компания фокусируется на работе с отраслями черной и цветной металлургии, нефтегазовой и химической отраслями. Цель бизнеса - повысить эффективность производства промышленных предприятий. Решение использует предиктивную аналитику и искусственный интеллект в сочетании с глубокой отраслевой экспертизой.
✅ Офис: Москва\удаленка
✅Оклад: 250К-350К. net (в зависимости от опыта и уровня компетенций)
✅Круг задач:
• Сбор, очистка, обработка и систематизация структурированных и неструктурированных производственных данных из различных источников.
• Формирование и проверка гипотез для оптимизации производственных процессов.
• Разработка математических моделей и алгоритмов машинного обучения для решения задач прогнозирования числовых рядов, обнаружения аномалий в данных, моделирования и оптимизации производственных процессов.
• Разработка программных средств для взаимодействия математических моделей и моделей машинного обучения с остальными модулями программной системы.
• Предоставление аналитических выводов и предложений на основе полученной информации.
• Описание исследований, формирование отчётов по их итогам.
✅Важно для команды:
• Высшее образование по технической специальности, связанной с математикой, кибернетикой, метрологией, программированием.
• Знание математики и математической статистики.
• Уверенное знание языка программирования #Python.
• Умение работать с #JupyterNotebook.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения: #scikit-learn или #CatBoost.
• Знание хотя бы одного из фреймворков машинного обучения для разработки нейронных сетей: #TensorFlow (#Keras) или #PyTorch.
• Умение работать с #pandas – инструментом для обработки и анализа данных.
• Опыт в проведении экспериментов, проверки гипотез и A/B-тестировании.
✅Будет плюсом:
Умение работать с Git.
• Опыт работы с ОС Linux.
• Знание Docker.
• Знание библиотеки компьютерного зрения OpenCV.
• Опыт работы с промышленностью.
• Понимание принципов построения архитектуры для работы с данными (Hadoop, Spark, Kafka, Apache Cassandra, PostgreSQL).
• Высокий уровень самостоятельности и проактивности.
• Умение четко, структурировано и понятно излагать результаты исследований.
✅Компания предлагает:
Белая заработная плата и понятная схема роста;
Гибкое начало рабочего дня, а также возможность работать удаленно;
Возможность увидеть своими глазами, как работают крупнейшие предприятия России и быть причастным к повышению их эффективности;
ДМС и скидки на страховку для родственников
Участие в конференциях, обмен опытом, написание научно-популярных статей и публикация их на ТОПовых интернет площадках;
Повышение уровня квалификации за счет компании;
Скидки в спортивные клубы, собственный фитнес-зал
Корпоративные скидки в Nike, StreetBeat, Samsung, re:Store, Sony и т.п.
Корпоративные тарифы на сотовую связь;
Отличный офис (м. Рижская/Алексеевская/Марьина Роща)
✅тел. +7 926 238 27 24
📩e-mail: grishakovaog@yandex.ru
📱телеграмм: @olgagrishakova_HR
#вакансия #Remote #Vacancy #PartTime #DataScience #DataAnalyst
Вакансия "Наставник на курсы по Дата Аналитике и Data Science"
Название компании: Яндекс.Практикум
Тип занятости: неполная, удаленно
Местоположение: удаленка по России и СНГ
Зарплатная вилка: 35 т.р./месяц
Навыки: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SQL
Яндекс.Практикум — сервис онлайн-образования, где каждая и каждый найдёт в себе силы изменить свою профессиональную жизнь. Студенты могут освоить новую специальность.
Сейчас мы в поисках наставников на курсы по дата аналитике и data science. Работу наставника легко совмещать с основной работой. По ссылкам далее доступна информация о роли наставника курсов дата аналитики и data science.
Что нужно делать:
Наставник помогает студентам учиться: отвечает на вопросы и помогает с трудностями. Каждый день, включая выходные, по 1-2 часа в день (время вы регулируете сами) наставники отвечают на вопросы студентов по теории и практике. Каждый наставник курирует 50-70 студентов: общается с ними в Slack, проводит групповые вебинары на протяжении 6 месяцев обучения.
Что для нас важно:
• опыт работы в анализе данных на Python от 2 лет;
• вы умеете работать с SQL и библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и желательно Plotly;
• вы готовы посвящать проекту 6 часов в неделю.
Для специалистов Data Science:
• вы знаете основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики;
• и работали над проектами из сферы машинного обучения более года.
Мы также ценим опыт преподавания и наставничества.
Что мы предлагаем?
• от 35 000 рублей за ведение 50-70 студентов;
• возможность совмещать участие в проекте с основной работой;
• площадка для обмена опытом и знаниями с профессиональными инженерами и разработчиками;
• обучение в Школе наставников Яндекс.Практикума.
Если вам откликается наш подход — ждём резюме на почту — i-kozlikina@yandex-team.ru или в телеграмм — @ira_kozlikina
Вакансия "Наставник на курсы по Дата Аналитике и Data Science"
Название компании: Яндекс.Практикум
Тип занятости: неполная, удаленно
Местоположение: удаленка по России и СНГ
Зарплатная вилка: 35 т.р./месяц
Навыки: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, SQL
Яндекс.Практикум — сервис онлайн-образования, где каждая и каждый найдёт в себе силы изменить свою профессиональную жизнь. Студенты могут освоить новую специальность.
Сейчас мы в поисках наставников на курсы по дата аналитике и data science. Работу наставника легко совмещать с основной работой. По ссылкам далее доступна информация о роли наставника курсов дата аналитики и data science.
Что нужно делать:
Наставник помогает студентам учиться: отвечает на вопросы и помогает с трудностями. Каждый день, включая выходные, по 1-2 часа в день (время вы регулируете сами) наставники отвечают на вопросы студентов по теории и практике. Каждый наставник курирует 50-70 студентов: общается с ними в Slack, проводит групповые вебинары на протяжении 6 месяцев обучения.
Что для нас важно:
• опыт работы в анализе данных на Python от 2 лет;
• вы умеете работать с SQL и библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и желательно Plotly;
• вы готовы посвящать проекту 6 часов в неделю.
Для специалистов Data Science:
• вы знаете основы математического анализа, линейной алгебры, теории вероятности и статистики;
• и работали над проектами из сферы машинного обучения более года.
Мы также ценим опыт преподавания и наставничества.
Что мы предлагаем?
• от 35 000 рублей за ведение 50-70 студентов;
• возможность совмещать участие в проекте с основной работой;
• площадка для обмена опытом и знаниями с профессиональными инженерами и разработчиками;
• обучение в Школе наставников Яндекс.Практикума.
Если вам откликается наш подход — ждём резюме на почту — i-kozlikina@yandex-team.ru или в телеграмм — @ira_kozlikina