
Size: a a a





•Разработкой музыкальных рекомендательных систем. •Переформулированием нечетких бизнес-задач на корректном ML-языке •Созданием инструментов для анализа и исследования поведения пользователей, разработанных совместно с аналитиками. •Обоснованно и критически интерпретировать результаты экспериментов (фраза “статистический тест”, “переобучение” не должна вызывать отторжение). •Hadoop (Spark, Storm, Hive, HDFS), Luigi, Docker, Kafka •Cassandra, PostgreSQL, Redis, Clickhouse. •Python. •Есть опыт применения методов машинного обучения •Знание базовых методов / метрик машинного обучения, понимание их сфер применимости, умение объяснить их коллегам. •Уверенные знания Python (pandas, numpy, etc) •Умение быстро создавать прототип •Linux, Bash, SQL, Spark и прочие Hadoop'ы - чем больше тем лучше •Приветствуется опыт олимпиадного ML (Kaggle, etc.) •Интересные задачи (в первую очередь). •Возможность участвовать в формировании продукта: придумал что-то новое – обсудим и сделаем. Мы за инициативу и проактивность. •Место в современном офисе, разделенном на зоны. •Удобное расположение офиса: между м. Комсомольская, м. Красные Ворота и м. Бауманская. •Приятный рабочий график. Иногда можно работать из дома (например, если у тебя творческое настроение, или, может, бытовые или семейные вопросы – мы не против). Начало дня плавающее. •Macbook pro, который можно забирать домой (можно работать и на своей технике, если есть желание) + большой экран на большом столе и возможность работать не за ним, а, например, на пуфиках в чилл-зоне.












