Senior/Middle Data scientist
В архиве с 16 июня 2019
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Ищем Senior\Middle+ Data Scientist в команду SberCampaigning. Цель команды - формирование персональных предложений, исходя из профиля и выявленных на истории...
Опыт в части обработки и моделирования данных - не менее 2 лет. Понимание и опыт практического применения алгоритмов машинного обучения: нейронные...
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Построение ML моделей (включая SOTA) на основе различных данных: NLP, GEO, графовые данные, петайбайты последовательностей событий (кликстрим, транзакции и т...
Не менее 2.5 лет работы в качестве Data Scientist. Отличное понимание Machine Learning. Продвинутые знания SQL, опыт работы с...
Опыт от 3 до 6 лет
Откликнитесь среди первых
Мы - команда Управления моделирования и исследования данных. Активное взаимодействие с ключевыми экспертами в разных сферах (отраслях, исследовании данных, подготовке решений).
Наш идеальный кандидат – экономист, математик или статистик с твердыми знаниями в области эконометрики, статистического анализа данных и классического ML, с...
Опыт более 6 лет
Можно из дома
Работа с большими данными, построение выборок, аналитика, умение строить выводы и формулировать гипотезы, исходя из проблематики (в т.ч.
Высшее техническое образование. Общее представление о мат статистике и теории вероятности. Опыт работы аналитиком данных от 2х лет.
Опыт от 1 года до 3 лет
Хранилище данных GreenPlum> 250ТБ, Hadoop>200ТБ. Фреймворк разработки и запуска расчетов витрин на GreenPlum. Ищем DE на задачи...
Высшее образование (техническое/математическое). Знание SQL на высоком уровне, опыт работы с большими объемами данных. Опыт работы DE от 1...
Data Analyst (middle/senior)
3 700 – 5 300 $Москва
Опыт от 3 до 6 лет
Можно из дома
Искать инсайты, формировать и проверять продуктовые гипотезы. Дизайнить и анализировать A/B тесты. Составлять и визуализировать метрики (продуктовые и операционные).
Знания в области математической статистики и теории вероятностей. Знание Python (numpy, pandas, matplotlib, sklearn). Письменный английский. Опыт работы от 3...
Москва, Лужники, Спортивная, Усачёва улица, 33с1