Data Scientist – Machine Learning (m/w/d)

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Data Scientist / ML-инженер в AERTiCKET для разработки и продуктивного внедрения моделей машинного обучения под задачи разных бизнес-направлений — от анализа данных до деплоя и мониторинга.

Задачи

• Анализировать большие объёмы данных для выявления закономерностей, трендов и бизнес-потенциала
• Разрабатывать, обучать, валидировать и оптимизировать ML-модели для прогнозирования, классификации, кластеризации и оптимизации
• Проводить оценку моделей, эксперименты и анализы для повышения качества предсказаний
• Разрабатывать proof of concept и вместе с командами выводить решения в продуктивную эксплуатацию
• Поддерживать деплой, мониторинг и переобучение ML-моделей
• Обеспечивать качество данных и моделей, включая документацию и постоянный контроль
• Совместно с бизнес-подразделениями, Data Engineering, разработкой и IT выявлять и приоритизировать use cases
• Понятно готовить и презентовать результаты анализа техническим и нетехническим стейкхолдерам
• Следить за развитием Data Science и ML и оценивать применимость новых технологий

Требования

• Высшее образование в области информатики, математики, статистики или Data Science либо эквивалентная практика
• Многолетний практический опыт в Data Science и ML, желательно 3–5 лет
• Очень хорошее знание Python и библиотек Pandas, NumPy, Scikit-Learn, TensorFlow или PyTorch
• Хорошее знание SQL, опыт моделирования данных и работы со структурированными и неструктурированными данными
• Понимание статистики, теории вероятностей и методов оценки моделей
• Практический опыт с ML-методами прогнозирования, классификации, кластеризации и оптимизации
• Опыт работы с большими данными, знание современных data-платформ и пайплайнов
• Желательно опыт продуктивного применения ML-моделей, деплоя, мониторинга и переобучения
• Аналитический, структурированный и ориентированный на решение подход, умение объяснять сложные вещи понятно
• Уверенное владение немецким и английским языками

Условия

• Гибкий home-office по договорённости с тимлидом
• До 30 дней workation в год
• Бесплатный свежеприготовленный обед (био, региональный) в собственной столовой в Берлине
• Лофт-офис в центре Берлина (Кройцберг)
• Ежемесячная компенсация проезда 50 евро
• Субсидия на пенсионное обеспечение
• Еженедельный массаж с компенсацией от работодателя
• Командные и корпоративные мероприятия
• Отраслевые скидки на перелёты, поезда, отели и пакетные туры
• Участие в sustainability-инициативах компании

Навыки

• Python
• Pandas
• NumPy
• Scikit-Learn
• TensorFlow
• PyTorch
• SQL
• Machine Learning
• Data Science
• Data Engineering
• Deployment
• Monitoring
• Retraining