Чем предстоит заниматься
- Полный цикл создания ML-моделей: сбор обучающей выборки, построение модели, вывод модели в Production, аналитика результатов применения модели в бизнесе.
- Аналитика данных с целью находить связи и зависимости
- Автоматизация рутинных процессов
- Подведение итогов A/B тестов
- Поиск точек роста существующих моделей
Требования
- Техническое/математическое/экономическое образование (предпочтительно МГУ, ВШЭ, МФТИ, РЭУ) или успешное прохождение курсов по ML
- Владение Python на уровне создания функции и классов
- Владение основными библиотеками для машинного обучения – pandas, numpy, sklearn, lgbm (опыт работы с Airflow и MLFlow будет плюсом)
- Знание теории вероятности и мат. cтатистики
- Понимание основных алгоритмов машинного обучения
- Понимание MLC (model life cycle)
- Понимание как можно применять модели машинного обучения для получения прибыли
- Уверенное владение SQL (в т.ч. оконные функций, временные таблицы)
- Понимание логики проведения A/B тестов, постановки гипотез, проверки статистической значимости, формулировки выводов
- Будет плюсом наличие pet проектов