Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Исследовать данные, разрабатывать новые информативные признаки и добавлять в командный пайплайн новые источники.
— Строить ML модели на основе различных данных: табличные, последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.).
— Реализовывать прикладные модули командного фреймворка разработки для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде.
Требования:
— Знание основных алгоритмов классического ML (линейные модели, метрические алгоритмы, градиентный бустинг) и их применения в задачах регрессии, классификации, ранжирования.
— Уверенное использование SQL.
— Отличное знание Python, в том числе библиотек catboost, pandas, numpy, sklearn.
— Будет плюсом: опыт построения uplift-моделей, опыт решения задач реальных бизнес-задач, понимание принципов и деталей работы PySpark.
Условия:
— Офисный формат работы.
— Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом.
— Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования.
— Бесплатная подписка СберПрайм+.
— Скидки на продукты компаний-партнеров.
— ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
— Корпоративная пенсионная программа.
— Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
— Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS-банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.