Ìû ðàçðàáàòûâàåì ñïåöèàëüíûå òåõíè÷åñêèå ðåøåíèÿ, êîòîðûå ïîìîãàþò êîìàíäàì Ïîääåðæêè, Ìîäåðàöèè è Àíòèñïàìà äåëàòü ÂÊîíòàêòå óäîáíîé è áåçîïàñíîé ïëîùàäêîé äëÿ âñåõ. Íàøà êîìàíäà ñîçäà¸ò êàê ïðîñòûå èíñòðóìåíòû äëÿ ðåøåíèÿ íåáîëüøèõ çàäà÷, òàê è ïîëíîöåííûå âíóòðåííèå ïðîäóêòû äëÿ äðóãèõ îòäåëîâ.
Èùåì ML-èíæåíåðà, êîòîðûé óñèëèò íàøó êîìàíäó è áóäåò äåëàòü òî, ÷òî ïîëüçîâàòåëÿì è êîëëåãàì êàæåòñÿ ìàãèåé.
Âàì ïðåäñòîèò:
• ðàçðàáàòûâàòü ìîäåëè è ïàéïëàéíû äëÿ àíàëèçà ñòàòèñòè÷åñêèõ, òàáëè÷íûõ è ìóëüòèìîäàëüíûõ äàííûõ;
• çàíèìàòüñÿ feature engineering’îì, ñîçäàâàòü íîâûå ìåòðèêè êà÷åñòâà;
• óëó÷øàòü ïåðôîðìàíñ ìîäåëåé è ïîëíîñòüþ êîíòðîëèðîâàòü èõ ðàçðàáîòêó — ñîáèðàòü òðåáîâàíèÿ, ïëàíèðîâàòü ñðîêè, âûáèðàòü òåõíîëîãèè, ðåàëèçîâûâàòü, èíòåãðèðîâàòü, ïîääåðæèâàòü è îáíîâëÿòü ðåøåíèÿ â óñëîâèÿõ íåïðåðûâíî ìåíÿþùèõñÿ äàííûõ;
• ðàçâèâàòü ïåðåäîâûå òåõíîëîãèè ìàøèííîãî îáó÷åíèÿ è èñêóññòâåííîãî èíòåëëåêòà;
• áûòü íåðàâíîäóøíûì — íàõîäèòü òî, ÷òî ìîæíî ñäåëàòü ëó÷øå, è óëó÷øàòü ýòî.
Ó íàñ èíòåðåñíî, ïîòîìó ÷òî:
• åñòü ìíîãî çàäà÷ èç ðàçëè÷íûõ îáëàñòåé ìàøèííîãî îáó÷åíèÿ è àíàëèçà äàííûõ, à òàêæå ñâîáîäà âûáîðà ìåõàíèçìîâ è òåõíîëîãèé äëÿ èõ ðåøåíèÿ;
• ìîæíî ñîáèðàòü è ïåðåèñïîëüçîâàòü äàííûå íà ñòûêå CV, NLP, Voice Technologies è ïîâåäåí÷åñêîé àíàëèòèêè;
• âû áóäåòå çàíèìàòüñÿ ñàìûìè àêòóàëüíûìè social good ïðîáëåìàìè.
Èâàí Ñàìñîíîâ, ìåíåäæåð ïðîäóêòà:
«Åñòü ìíîãî ñïîñîáîâ ñäåëàòü ìèð ëó÷øå è áîðîòüñÿ ñî çëîäåÿìè. Ìû èùåì â êîìàíäó åäèíîìûøëåííèêà, êîòîðûé ãîòîâ ïðè÷èíÿòü äîáðî ÷åðåç ML».
Ìû îæèäàåì, ÷òî âû:
• ðàçáèðàåòåñü â òåîðèè âåðîÿòíîñòåé, ìàòåìàòè÷åñêîé ñòàòèñòèêå, ëèíåéíîé àëãåáðå, ìåòîäàõ ïîíèæåíèÿ ðàçìåðíîñòè è ïîèñêå èíôîðìàöèè â ðàçíîðîäíûõ äàííûõ;
• ðàáîòàëè ñ ôðåéìâîðêàìè è áèáëèîòåêàìè — scikit-learn, Pandas, XGBoost, CatBoost, LightGBM, Matplotlib;
• ïîíèìàåòå ïðèíöèïû ðàáîòû áàçîâûõ ïàéïëàéíîâ â CV è NLP — èìåòü êîììåð÷åñêèé îïûò ðàçðàáîòêè íåîáÿçàòåëüíî;
• ïðèìåíÿëè Hadoop è Spark èëè Spark ML;
• óìååòå íàñòðàèâàòü Docker, Jupyter Notebook, îêðóæåíèÿ è ðàáîòàòü c íèìè.
Ïðèãëàøàåì ñïåöèàëèñòà, êîòîðûé ñìîæåò ïîñåùàòü îôèñ â Ìîñêâå èëè â Ñàíêò-Ïåòåðáóðãå èëè ðàáîòàòü â êîìáèíèðîâàííîì ðåæèìå. Æä¸ì âàøèõ îòêëèêîâ. Óäà÷è!