Если вы раньше входили через Google, сбросьте пароль для своей Gmail-почты через кнопку «Забыли пароль?» на экране входа. Затем войдите по email и новому паролю.
Если аккаунта ещё нет, зарегистрируйтесь с Gmail-почтой, после подтверждения почты мы предложим задать пароль.
Что нового
Загружаю обновления...
Что нового
Загружаю обновления...
Работа найдется быстрее с подпискойКандидат найдётся быстрее с подпиской
Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
ASTON — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, которая с 2007 года разрабатывает программное обеспечение и IT-решения для сфер финансов, здравоохранения, электронной коммерции, интернета вещей, медиа, больших данных и машинного обучения.
задачи
Разрабатывать модели спроса и эластичности спроса к изменению параметров продукта и внешних условий;
Разрабатывать и оптимизировать признаки на PySpark и Hive, включая партиционирование, борьбу с перекосом данных и лишними shuffle, а также контролировать потребление ресурсов кластера;
Разрабатывать uplift-модели: мета-учёные модели (S/T/X/R-learner), uplift-деревья и преобразование класса; подбирать экономически осмысленный целевой показатель вместо вероятности отклика;
Работать с причинно-следственным анализом наблюдательных данных: Double ML, ортогонализацией и кросс-фиттингом, DiD, сопоставлением и взвешиванием, диагностикой и коррекцией смещения отбора;
Проектировать A/B-тесты: рассчитывать мощность, стратифицировать выборки, разрабатывать дизайн с несколькими вариантами воздействия, контролировать валидность и разбирать аномальные результаты;
Строить кривые спроса и отклика для поведенческих сегментов, разрабатывать модели сегментации и кластеризации;
Оценивать финансовый эффект моделей и защищать расчёты перед бизнес-заказчиком;
Решать задачи оптимизации финансовых метрик розничного портфеля при ограничениях на бюджет или объём;
Участвовать в проверке кода и методологических разборах.
требования
Опыт работы в Data Science от 4 лет;
Высшее техническое или математическое образование;
Отличное знание бустингов CatBoost, XGBoost и LightGBM, валидации и методов борьбы с утечками данных;
Уверенное владение PySpark и SQL, включая оптимизацию запросов, планов, shuffle и skew;
Опыт работы с экосистемой Hadoop;
Опыт работы с Python, включая ООП и тесты, а также с Git;
Знание английского для чтения технической документации;
Опыт проверки гипотез, проектирования A/B-тестов и оценки их результатов;
Умение переводить сложные результаты машинного обучения в понятные бизнесу решения.
условия
Проекты от ведущих компаний;
ДМС со стоматологией;
Частичная компенсация расходов на спорт;
Оплачиваемые больничные дни и время без проектной загрузки;
Компенсация расходов на коворкинг;
Наставник и поэтапная адаптация;
Доплаты за наставничество, проведение обучающих курсов, проверку проектов и другую профессиональную активность;
Доступ к материалам для обучения и развития, техническим встречам и конференциям;
Корпоративные мероприятия, тимбилдинги, детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников;
Формат работы можно выбрать: из дома, из офиса или гибридно;
Зарплата обсуждается индивидуально; оформление по ТК РФ;
Есть возможность повысить квалификацию на проекте одного из лидеров рынка и работать с современным техническим стеком.