Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Коротко о роли
— 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.).
Задачи:
— Исследование данных, разработка новых информативных признаков и интеграция новых источников в командный пайплайн.
— Построение ML моделей на основе различных данных, включая табличные и последовательности событий (кликстрим, транзакции и т.д.).
— Реализация прикладных модулей командного фреймворка для повышения производительности Data Scientist и улучшения качества кода в промышленной среде.
Требования:
— Знание основных алгоритмов классического машинного обучения (линейные модели, метрические алгоритмы, градиентный бустинг) и их применение в задачах регрессии, классификации, ранжирования.
— Уверенное владение SQL.
— Отличное знание Python и библиотек catboost, pandas, numpy, sklearn.
Будет плюсом:
— Опыт построения uplift-моделей.
— Опыт решения 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.
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
82/100
Хорошая вакансия
Оценка от Job Hunters AI
Стажер Classic Data Scientist; зарплата не указана; понятные задачи; современный стек; гибкий формат; хороший соцпакет.
Из чего сложилась оценка. Нажмите, чтобы узнать подробнее
Зарплата не указана
В объявлении отсутствуют сведения о зарплате или компенсации.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.