
Size: a a a
•
Разработкой музыкальных рекомендательных систем. •
Переформулированием нечетких бизнес-задач на корректном ML-языке •
Созданием инструментов для анализа и исследования поведения пользователей, разработанных совместно с аналитиками. •
Обоснованно и критически интерпретировать результаты экспериментов (фраза “статистический тест”, “переобучение” не должна вызывать отторжение). •
Hadoop (Spark, Storm, Hive, HDFS), Luigi, Docker, Kafka •
Cassandra, PostgreSQL, Redis, Clickhouse. •
Python. •
Есть опыт применения методов машинного обучения •
Знание базовых методов / метрик машинного обучения, понимание их сфер применимости, умение объяснить их коллегам. •
Уверенные знания Python (pandas, numpy, etc) •
Умение быстро создавать прототип •
Linux, Bash, SQL, Spark и прочие Hadoop'ы - чем больше тем лучше •
Приветствуется опыт олимпиадного ML (Kaggle, etc.) •
Интересные задачи (в первую очередь). •
Возможность участвовать в формировании продукта: придумал что-то новое – обсудим и сделаем. Мы за инициативу и проактивность. •
Место в современном офисе, разделенном на зоны. •
Удобное расположение офиса: между м. Комсомольская, м. Красные Ворота и м. Бауманская. •
Приятный рабочий график. Иногда можно работать из дома (например, если у тебя творческое настроение, или, может, бытовые или семейные вопросы – мы не против). Начало дня плавающее. •
Macbook pro, который можно забирать домой (можно работать и на своей технике, если есть желание) + большой экран на большом столе и возможность работать не за ним, а, например, на пуфиках в чилл-зоне.