Data Scientist (monetization)
В архиве с 16 марта 2017
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Белорусская, Лесная улица, 7
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва, Дмитровская
Опыт от 1 года до 3 лет
Прими участие в собеседовании с командой.
Хорошо знает математику и владеет основами статистики. Использует в своей работе язык программирования Python или R (желательно). Не боится большой...
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработка, тестирование и оптимизация моделей машинного обучения на медицинских протоколах и картах пациентов. Разработка и повышение точности работы NLP-парсера...
Опыт от 1 года в области анализа данных. Знание теории вероятностей, математической статистики и теории алгоритмов. Знание на хорошем уровне...
Опыт более 6 лет
Можно из дома
Работа с большими данными, построение выборок, аналитика, умение строить выводы и формулировать гипотезы, исходя из проблематики (в т.ч.
Высшее техническое образование. Общее представление о мат статистике и теории вероятности. Опыт работы аналитиком данных от 2х лет.
Data analyst (Vietnam)
от 2 000 $Москва
Опыт от 1 года до 3 лет
Оцифровка, оптимизация, автоматизация бизнес-процессов – воронки продаж, маркетинговая отчетность, каналы привлечения и т. д.. Прикладная бизнес-аналитика на базе сформированных...
Выпускник с математическим/техническим образованием. Хочешь развиваться в направлении аналитики бизнеса, а также активно развивать свои технические скиллы.
Москва, Кутузовская и еще 1
Опыт от 1 года до 3 лет
Обучение и вывод моделей в промышленное использование (Triton, tensorRT). Улучшение и ускорение моделей для анализа текстовых данных из новостного потока...
Хорошее понимание области NLP (знание классических и SOTA архитектур моделей). Стек: Python/Pytorch/Tensorrt/Docker/PostgreSql/ElasticSearch. Понимание основных принципов...
Москва, Кутузовская
Опыт более 6 лет
Развитие технологий лицевой и голосовой биометрии. Обучение новых и улучшение показателей существующих моделей. Валидация разрабатываемых моделей. Взаимодействие с командой разработки.
Вы не боитесь экспериментировать с архитектурами, механизмами обучения, можете и готовы придумывать новые подходы в построении пайплайнов обучения.
Москва, Белорусская, Лесная улица, 7