TeamLead Data Scientist

О проекте: 

Мы приглашаем специалистов на внутренний стартап по продуктовой разработке цифровой платформы Datana, предназначенной для управления режимом работы промышленного оборудования. Решение, построенное на платформе Datana, содержит математическую модель протекания технологического процесса на оборудовании. Мы применяем технологии big data, machine learning\deep learning, предиктивной аналитики для построения математической модели процесса, интеграции с датчиками IOT, интеграции с другими информационными системами информационного контура цеха и предприятия. В настоящий момент мы набираем команду, которая будет принимать участие в инновационном тренде Индустрия 4.0.

Требования к знаниям и опыту:

• Уверенные навыки программирования в Python (Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, Matplotlib, XGBoost) и/или в R (dplyr, caret, ggplot2);
• Понимание принципов работы математических моделей "изнутри". Умение обоснованно подбирать и применять алгоритмы машинного обучения под поставленные задачи. Понимание преимуществ, недостатков и отличий;
• Знание и опыт в подборе, реализации и оценки качества алгоритмов машинного обучения (linear regression, logistic regression, SVM, KNN, decision tree, random forest, XGBoost и др.);
• Умение доступно визуализировать и объяснять результаты своей работы;
• Хорошая эрудиция в области современных информационных технологий, понимание принципов построения ИТ-инфраструктуры;
• Желание «прокачивать» навыки работы с ML и AI;
• Желательно:
  • Опыт построения нейронных сетей;
  • Опыт работы с данными и построения моделей для решения задач реального сектора экономики (металлургия, нефтегаз, машиностроение и т.п.);
  • Наличие сертификатов по машинному обучению, математической статистике, программированию в Python или R;
  • Успешное участие в соревнованиях по машинному обучению;
• Высшее математическое или техническое образование.

Обязанности:

• Изучение предметной области (промышленность);
• Изучение международного опыта;
• Исследование данных, включая анализ разрозненных данных проверка качества данных, статистическая оценка, определение необходимых трансформаций, оценка на консистентность и пр.)
• Подготовка данных для моделирования очистка, интеграция, отбор и генерация признаков, уменьшение размерности, форматирование и пр.);
• Проверка гипотез;
• Демонстрация осуществимости (proof of concept);
• Разработка, верификация моделей и имплементация.
• Визуализация данных;
• Работа с командой и участие в подборе персонала.

• Достойная заработная плата и понятная схема роста;
• ДМС;
  
• Скидки:
  • в магазинах-партнерах (Nike, Lego, re:store, Samsung и др);
  • на медицинскую страховку для родственников;
  • фитнес-клубы;
  • досуговые мероприятия (кинотеатры, выставки и др).
• Корпоративные тарифы на сотовую связь;
• Повышение квалификации за счет компании;
• Возможность увидеть своими глазами, как работают крупнейшие предприятия России и быть причастным к повышению их эффективности;
• Участие в конференциях, обмен опытом, написание научно-популярных статей и публикация их на ТОПовых интернет площадках;
• Работа в классном коллективе;
• Отличный офис с комфортным рабочим пространством, уютными кухнями с кофемашинами, столовой, кафе, фитнес залом, салоном красоты, зонами отдыха, свежими фруктами и закусками;
• И кстати, у нас тоже есть свой брендированный мерч :)

По всем вопросам обращайтесь по e-mail: Ymurasheva@lanit.ru  или телеграмм: @juliamyr
Мы будем рады Вашему отклику с краткой информацией о себе или CV.