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, работающая с 2007 года. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data и ML.
задачи
Собирать, очищать и подготавливать данные из различных источников для обучения и работы моделей;
Проектировать и поддерживать пайплайны данных от источников до готовых признаков и витрин;
Оборачивать модели и математическую логику в сервисы и API, интегрировать их в бизнес-процессы компании;
Рефакторить исследовательские прототипы в поддерживаемый продакшн-код, покрывать тестами и участвовать в ревью;
Настраивать вывод моделей в эксплуатацию: контейнеризацию, CI/CD и мониторинг работы сервисов;
Оптимизировать производительность критичных участков и работу с большими объёмами данных;
Погружаться в ML-математику, брать на себя модельную работу и развиваться в направлении Data Science;
Взаимодействовать с Data Scientist, представителями бизнеса и техническими командами.
требования
Опыт работы Python Developer от 4 лет;
Отличное знание Python и опыт промышленной разработки уровня Middle+ / Senior;
Опыт работы с библиотеками ML: Scikit-learn, Statsmodels;
Глубокое знание алгоритмов, структур данных и оценки сложности;
Опыт работы с Pandas и NumPy;
Опыт работы с ООП и принципами проектирования вычислительных систем;
Умение писать чистый поддерживаемый код;
Владение SQL и реляционными базами данных, включая PostgreSQL;
Навыки модульного и интеграционного тестирования;
Владение методологией тестирования;
Уверенное владение Git;
Опыт обёртки логики в бэкенд-сервисы, включая FastAPI и Hug;
Базовое понимание архитектуры веб-приложений;
Базовые навыки DevOps: Docker, работа в Unix-подобных системах и понимание принципов CI/CD;
Готовность и мотивация развиваться в направлении Data Science, интерес к ML и математической статистике;
Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению;
Английский на уровне Intermediate.
условия
Конкурентная зарплата, сумму обсуждают отдельно с каждым кандидатом;
Оформление по ТК РФ;
Проекты от топовых компаний;
ДМС со стоматологией;
Частичная компенсация затрат на спорт;
Оплачиваемые sick-days;
Оплачиваемый бенч;
Компенсация расходов на коворкинг;
Прозрачная система Performance Review;
Ментор на всё время работы;
Поэтапная адаптация новых сотрудников;
Доплаты за менторство, ведение обучающих курсов, ревью проектов и участие в других профессиональных активностях;
Корпоративный портал с материалами для обучения и развития;
Регулярные технические митапы и конференции;
Корпоративы, тимбилдинги, детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников.