Вакансия Data Scientist

Skills

• Python
• Pandas
• NumPy
• scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• CatBoost
• TensorFlow
• PyTorch
• MongoDB
• ClickHouse
• PostgreSQl
• Git
• Kubeflow
• AWS
• Microsoft Azure
• Docker

Описание вакансии

Про клієнта та проєкт:

Країна: Німеччина-Іспанія.
Клієнт працює у сфері альтернативної енергетики, розробляє продукти для менеджменту альтернативних джерел енергії, чим сприяє зменшенню рівня забрудненості атмосфери.
Проєкт – програмне забезпечення для моніторингу та аналізу роботи вітряних та сонячних електростанцій. Окрім моніторингу, він також об’єднує інструменти для фінансового, операційного та технічного обслуговування. Є можливість віддаленого моніторингу, де інформацію можна отримати в режимі реального часу.

Обов'язки на проєкті:

• Підтримка та покращення існуючих моделей машинного навчання;
• Навчання моделей із налаштуванням гіперпараметрів;- Використання Kubernetes;
• Робота з такими базами даних, як MongoDB, ClickHouse і PostgreSQL для зберігання та обробки;
• Співпраця з членами команди та іншими відділами для інтеграції рішень машинного навчання в існуючі робочі процеси.

Основні вимоги:

• 3+ роки комерційного досвіду на посаді Data Scientist;
• Відмінне знання Python, а також бібліотек Pandas, NumPy, Scikit-learn;
• Досвід аналізу та моделювання даних часових рядів;
• Знання алгоритмів машинного навчання (досвід роботи з методами кластеризації та алгоритмами бустингу (XGBoost, LightGBM, CatBoost), методами глибокого навчання та фреймворками TensorFlow або PyTorch;
• Досвід оптимізації моделей машинного навчання;
• Знання наступних баз даних: MongoDB, ClickHouse, PostgreSQL (або схожих);
• Досвід використання Git;
• Профільна ІТ освіта (Комп’ютерна інженерія, Комп’ютерні науки і суміжні з ними);
• Рівень англійської – Upper-intermediate;
• Особисті якості: клієнтоорієнтованість, комунікабельність, організованість, дисциплінованість, вміння працювати в команді.

Буде плюсом:

• Знання AutoML;
• Знання Kubeflow;
• Досвід роботи з хмарними сервісами (AWS, Azure) та інструментами контейнеризації (Docker);
• Досвід роботи у сфері відновлюваної енергетики.