Forwarded from Daria Dubchuk
#вакансия #офис #datascience #machinelearning #ds #ml #москва #савеловская
Компания «Инфосистемы Джет» ищет Руководителя группы/Lead Data Scientist!
Зарплата: до 250 тысяч рублей net
Примеры наших задач:
- Распознавание качества и формы минералов по фото
- Распознавание засыпания водителей по видео - Прогнозирование качества чугуна в доменном производстве. - Определение эффективности операций рабочих за конвейером на основе видеопотока Что для нас важно:
- Опыт управления ML - командой и разработки в области машинного обучения от 3 лет (Python).
- Знание базовых алгоритмов и структур данных.
- Промышленный опыт в Machine Learning: знание основных подходов к моделированию и обучению, статистики. Чем необходимо заниматься: − Руководство группой машинного обучения (3-5 человек):
• распределение и декомпозиция задач;
• ответственность за эффективность группы;
• развитие и мотивация сотрудников.
− Работа над крупными проектами:
• перевод задач бизнеса на язык математики;
• анализ и валидация сырых данных;
• реализация и оценка моделей машинного обучения;
• проведение экспериментов и интерпретация результатов;
• внедрение моделей;
• описание и представление результатов заказчикам.
− Самостоятельное написание production-кода ML-моделей.
Что предлагаем: - Работа в команде профессионалов и участие в ML-проектах со сложными задачами и реальным экономическим эффектом в крупнейших компаниях России.
- Карьерный рост: в подразделении машинного обучения каждый месяц стартуют новые проекты, расширяются команды, а сотрудники растут вместе с бизнесом компании.
- Условия для развития профессиональных навыков: оплата обучения и сертификации за рубежом.
Социальный пакет:
- ДМС для сотрудников;
- возможность изучать английский язык в офисе или удаленно;
- компенсация за фитнес-клуб
Компания «Инфосистемы Джет» ищет Руководителя группы/Lead Data Scientist!
Зарплата: до 250 тысяч рублей net
Примеры наших задач:
- Распознавание качества и формы минералов по фото
- Распознавание засыпания водителей по видео - Прогнозирование качества чугуна в доменном производстве. - Определение эффективности операций рабочих за конвейером на основе видеопотока Что для нас важно:
- Опыт управления ML - командой и разработки в области машинного обучения от 3 лет (Python).
- Знание базовых алгоритмов и структур данных.
- Промышленный опыт в Machine Learning: знание основных подходов к моделированию и обучению, статистики. Чем необходимо заниматься: − Руководство группой машинного обучения (3-5 человек):
• распределение и декомпозиция задач;
• ответственность за эффективность группы;
• развитие и мотивация сотрудников.
− Работа над крупными проектами:
• перевод задач бизнеса на язык математики;
• анализ и валидация сырых данных;
• реализация и оценка моделей машинного обучения;
• проведение экспериментов и интерпретация результатов;
• внедрение моделей;
• описание и представление результатов заказчикам.
− Самостоятельное написание production-кода ML-моделей.
Что предлагаем: - Работа в команде профессионалов и участие в ML-проектах со сложными задачами и реальным экономическим эффектом в крупнейших компаниях России.
- Карьерный рост: в подразделении машинного обучения каждый месяц стартуют новые проекты, расширяются команды, а сотрудники растут вместе с бизнесом компании.
- Условия для развития профессиональных навыков: оплата обучения и сертификации за рубежом.
Социальный пакет:
- ДМС для сотрудников;
- возможность изучать английский язык в офисе или удаленно;
- компенсация за фитнес-клуб
#вакансия #удалённо #datascience #аналитика
Всем привет!
Сервис онлайн-образования Яндекс.Практикум в поиске Наставников на факультеты Аналитики и Data Science.
Мы помогаем людям расти — на работе и в жизни. Студенты могут освоить новую специальность, заговорить на иностранном языке и получать удовольствие от того, чем занимаются — каждый день. А помогают им в этом наставники.
✔️Что делает наставник?
Наставник отвечает на вопросы студентов, проводит вебинары и помогает с трудностями на протяжении всего процесса обучения: 6 месяцев для аналитики данных и 8 месяцев для Data Science.
✔️Кстати, наставничество можно совмещать с основной работой, если вы готовы уделять проекту от 6 часов в неделю.
✔️Требования у двух вакансий немного разнятся, но владение библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и, желательно, Plotly актуально для обеих. Плюсом будет опыт преподавания и экспертной деятельности.
✔️Ещё все наставники перед работой проходят Школу наставников от Яндекс.Практикума.
✔️Откликаться можно на сайте:
— Наставник на факультет Аналитики: https://praktikum.yandex.ru/job/vacancy-5
— Наставник на факультет Data Science: https://praktikum.yandex.ru/job/vacancy-6
@valerymis или в Telegram.
Всем привет!
Сервис онлайн-образования Яндекс.Практикум в поиске Наставников на факультеты Аналитики и Data Science.
Мы помогаем людям расти — на работе и в жизни. Студенты могут освоить новую специальность, заговорить на иностранном языке и получать удовольствие от того, чем занимаются — каждый день. А помогают им в этом наставники.
✔️Что делает наставник?
Наставник отвечает на вопросы студентов, проводит вебинары и помогает с трудностями на протяжении всего процесса обучения: 6 месяцев для аналитики данных и 8 месяцев для Data Science.
✔️Кстати, наставничество можно совмещать с основной работой, если вы готовы уделять проекту от 6 часов в неделю.
✔️Требования у двух вакансий немного разнятся, но владение библиотеками Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn и, желательно, Plotly актуально для обеих. Плюсом будет опыт преподавания и экспертной деятельности.
✔️Ещё все наставники перед работой проходят Школу наставников от Яндекс.Практикума.
✔️Откликаться можно на сайте:
— Наставник на факультет Аналитики: https://praktikum.yandex.ru/job/vacancy-5
— Наставник на факультет Data Science: https://praktikum.yandex.ru/job/vacancy-6
@valerymis или в Telegram.
Станьте наставником на курсе «Аналитик данных»
Присоединяйтесь к команде Яндекс Практикума в роли наставника на курсе «Аналитик данных» — делитесь опытом со студентами и получайте дополнительный доход.