Data Scientist (Industrial Internet of Things)
В архиве с 31 октября 2019
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Пресненская набережная, 10
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Москва, Кутузовская
Опыт от 3 до 6 лет
Проведение полного цикла обучения и вывода в эксплуатацию ML моделей: Поддержка переобучения эксплуатируемых моделей. Генерирование и проверка идеи по улучшению...
Не менее 2 лет в области Data Science (реализованные проекты и внедренные решения). Опыт работы с табличными данными и классическим...
Data Scientist (middle/senior)
до 450 000 ₽Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Моделирование и обработка данных на Python для извлечения бизнес-ценности из данных. Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с...
Опыт работы на позиции, связанной с промышленной разработкой от 2ух лет. Опыт работы с pySpark, SQL, стек Hadoop от...
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Разработка и оптимизация алгоритмов компьютерного зрения на базе нейронных сетей, так и применении классических алгоритмов. Детектирование, классификация, трекинг объектов под...
Плюсом будет знание Golang или C++, разработка микросервиса. Технологии на основе мультиспектрального компьютерного зрения, собственное программное обеспечение и локальное производство...
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Поиск бизнес-потребностей, формирование задач и описание их "с нуля" на основе базовых кейсов для заказчика. Интеграция GigaChat и других...
В процессе образование в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области. Знание Python на продвинутом уровне для...
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Возможность войти в проект на точке роста ).
Опыт в разработке и применении основных методов машинного обучения (Классификация, Регрессия, Кластеризация). Опыт работы с NLP и предобработкой текста, решение...
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Работа с Hadoop (Impala, Spark) в Jupyter Hub. Наиболее часто применяемые методы: деревья решений, бустинги, лог.регрессия, различные методы кластеризации, ALS...
Какие знания и навыки для нас важны: Опыт работы в банковском/финансовом/телеком/ритейл секторе от 2-х лет в...
Москва, Пресненская набережная, 10