Marketing Data Scientist (Аналитик)
В архиве с 1 марта 2018
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
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
Поддержка и развитие AI сервиса, автоматизирующий работу бухгалтера за счет: 1. Выделения сущностей из первичных документов (Акт, счет, УПД, Торг...
Категории NLP задач: Классификация, NER, Summarization, Text Retrieval, Question answering. Опыт решения учебных NLP задач. Уверенное использование Python, GIT/Bitbucket.
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Про подразделение: Собираем данные по обработке документооборота сотрудниками бэк-офиса. Варим на них nlp-пайплайны автоматической обработки документов.
Знание dl фреймворков, опыт обучения трансформеров, seq2seq, сверточных сетей. - Желание работать с production данными (иногда нужно причесывать самостоятельно...
Москва, Верхние Котлы
Опыт от 3 до 6 лет
Быстрые итерации (релизы раз в 2 недели). Обсуждение и тестирование гипотез совместно с клиентом. Проверка качества кода (code review).
Имеешь опыт разработки python в большой ИТ компании или стартапе на стадии роста. Знаешь современные методы анализа данных, в т...
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Полный цикл ML разработки: от понимания бизнес потребности до внедрения решений в продакшен. Экспертная оценка применяемых и разрабатываемых подходов.
Отличные теоретические знания в ML/ DL. Опыт дообучения текстовых трансформеров (BERT/ GPT/ T5/LLM). Опыт построения моделей на численных...
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Поиск, сбор, обработка и анализ источников данных для AI-проектов. Согласование требований и ведение документации по DS-модели.
Высшее образование (информационные технологии). Уверенное знание SQL, опыт написания сложных запросов, процедур (Greenplum, Hadoop). Знание Python (не ниже middle), PySpark.