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
Обязательный опыт регулярного использования AI-инструментов для ускорения работы: указать в резюме, какие инструменты использовали, для каких задач и какой получили результат
Описания нет
задачи
Решать задачи классификации, регрессии, churn и propensity / uplift;
Проходить полный цикл ML-модели: подготавливать данные, обучать и оценивать модель, выполнять деплой и мониторинг;
Работать с большими объёмами данных;
Проводить A/B-тесты;
Писать поддерживаемый код;
Выполнять code review;
Переводить бизнес-требования в ML-задачи;
Использовать AI-инструменты для ускорения работы.
требования
Коммерческий опыт в Machine Learning от 3 лет для Middle, от 5 лет для Senior;
Уверенное владение Python, pandas, NumPy и scikit-learn;
Опыт работы с CatBoost, LightGBM и XGBoost;
Уверенное знание SQL;
Знание метрик качества моделей, статистики и теории вероятностей;
Опыт работы с несбалансированными данными;
Опыт работы с Git;
Опыт работы с Docker и деплоем ML-моделей;
Самостоятельность, системность и ориентация на результат;
Обязательный опыт регулярного использования AI-инструментов: в резюме указать, какие инструменты использовали, для каких задач и какой получили результат.