#вакансия #job #datascience #mlengineer #research #predictiveanalytics
Роль: Middle ML engineer в IDecide
Локация компании и заказчика: РФ
Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново.
Доход: 200-250К net
Отклики присылать: @mipt_nz
Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть.
Задачи:
Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого:
- разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели);
- написать тесты;
- переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn);
- сопроводить код комментариями и документацией.
Требования:
- знание классического ML и python;
- опыт написания продакшен кода в ML;
- хорошее знание ООП;
- знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней;
- базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры.
Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗
Роль: Middle ML engineer в IDecide
Локация компании и заказчика: РФ
Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново.
Доход: 200-250К net
Отклики присылать: @mipt_nz
Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть.
Задачи:
Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого:
- разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели);
- написать тесты;
- переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn);
- сопроводить код комментариями и документацией.
Требования:
- знание классического ML и python;
- опыт написания продакшен кода в ML;
- хорошее знание ООП;
- знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней;
- базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры.
Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗