Москва, улица Красная Пресня, 24
Извлечение данных из различных источников (базы данных, API, лог-файлы и др.)
Очистка и предварительная обработка данных (удаление шумов, обработка пропусков, нормализация)
Разметка данных для обучения моделей (annotation, labeling)
Проведение разведочного анализа данных (Exploratory Data Analysis, EDA)
Визуализация данных для выявления закономерностей и аномалий
Статистический анализ и проверка гипотез
Построение и обучение моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация и др.)
Применение готовых AI-решений (например, NLP, компьютерное зрение, рекомендательные системы)
Оптимизация и тонкая настройка моделей
Использование AutoML и других инструментов для автоматизации анализа
Объяснение результатов работы моделей
Подготовка отчетов и дашбордов (Power BI, Tableau, Metabase)
Формулировка выводов и рекомендаций для бизнеса
Внедрение моделей (взаимодействие с аналитиками данных)
Мониторинг качества предсказаний и переобучение моделей
Анализ дрейфа данных (data drift) и адаптация моделей
Участие в постановке задач и KPI для AI-проектов
Оптимизация бизнес-процессов с помощью AI (прогнозирование спроса, обнаружение мошенничества, персонализация предложений)
Требования:Языки программирования:** Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn), R, SQL
Фреймворки ML:** TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost
Big Data:** Spark, Hadoop (для обработки больших данных)
Визуализация:** Matplotlib, Seaborn, Plotly, Power BI
Облачные платформы:** AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML
Умение работать в команде (с IT-инженерами, бизнес-аналитиками)
Навыки презентации и коммуникации для объяснения сложных моделей нетехническим специалистам
также у нас есть активности по интересам, экскурсии, интересные мероприятия, новогодние подарки детям и презенты от компании.