Мы ищем в команду aidata.me (DMP платформа для работы с данными пользователей) middle data scientist c желанием вырасти до руководителя отдела аналитики.

• Взаимодействие с командой разработчиков, участие в создании и развитии продуктов компании с использованием больших данных и Data Science;
• Анализ больших объемов структурированных и неструктурированных данных, организация сбора и обработки данных из различных источников;
• Коммуникация с заказчиками, работа с клиентскими запросами (формирование выборки данных, исследования аудиторий, построение кастомных ML-моделей);
• Создание и внедрение моделей машинного обучения;
• Реализация Text Mining алгоритмов.

Требования:

• Опыт работы с технологиями, основанными на распознавании образов (computer vision), нейронными сетями, NLP;
• Опыт работы с данными, используя инструменты Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib;
• Фундаментальные знания в области математики, теории вероятности, мат. статистики;
• Понимание алгоритмов машинного обучения, статистического анализа;
• Умение работать с реляционными БД;
• Опыт работы в команде и со средствами командной работы (Jira, Wiki, Git и т.д.);
• Опыт работы в Linux и Bash;
• Высшее техническое образование;
• Базовый уровень английского языка.

Дополнительным плюсом будет:

• Понимание парадигмы Map-Reduce, работа с Hive, Spark;
• Умение визуализировать полученные результаты анализа;
• Опыт работы аналитиком / Data Scientist (похожий опыт, с применением вышеуказанных технологий);
• Успехи в соревнованиях по data mining будет плюсом (например, Kaggle).

Готовы предложить:

• уютный офис с фруктами, пуфиками, зонами отдыха и пятничными вечеринками;
• офис в 10 минутах от м. Тульская;
• гибкое начало рабочего дня (можно приходить в офис с 9 до 12);
• возможность 1-2 дня в неделю работать удаленно;
• официальное оформление, с отпусками и больничными;
• ДМС после испытательного срока;
• английский в офисе;
• много крутых обучающих мероприятий, в том числе наши собственные митапы, участие в международных конференциях, компенсация непрофильного обучения и необходимой литературы;
• дружелюбная проактивная команда и дух стартапа в стабильной международной компании.