Задачи и требования:
— Классический ML на табличных данных: бустинги (CatBoost/XGBoost/LightGBM), feature engineering, работа с признаками и метриками, валидация
— Python и SQL на продвинутом уровне (не только ноутбуки)
— Понимание статистики, умение обосновать выбор модели и метрики
Плюсом будет:
— Опыт в графовом ML: GNN, graph embeddings, link prediction, PyG/DGL/NetworkX
— Опыт в смежных направлениях: сетевой анализ, антифрод, рекомендации, маршрутизация
— Работа с пространственными данными: OSM, PostGIS, H3/geohash, дорожные графы
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.