Տվյալների գիտնական

Տվյալների գիտնական ROBOTMIA-ում, Նովոսիբիրսկ, հիբրիդային աշխատանք։ Պահանջվում է 3+ տարվա փորձ DS/ML ոլորտում, ClickHouse, կլաստերացում, նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետություն դասակարգման համար, Python/PyTorch/TensorFlow, ClearML, ահազանգման համակարգեր, Git/Docker/Kubernetes։

3+ տարվա փորձ DS/ML ոլորտում՝ կենտրոնացած արդյունքների վրա, ոչ թե գործընթացի Մեծ տվյալների բազաների հետ աշխատելու ունակություն (ClickHouse) և բարդ վերլուծական հարցումներ գրելու հմտություն Տվյալների կլաստերացման փորձ (K-Means, DBSCAN, հիերարխիկ մեթոդներ) և այդ ալգորիթմների կարգավորում Դասակարգման խնդիրների համար նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետություններ ընտրելու և կարգավորելու ունակություն (CNN, RNN, LSTM, Transformer և այլն) Դասակարգման խնդիրների լուծման փորձ՝ դասերի ուժեղ անհավասարակշռությամբ (նմուշառում, կշռված կորուստ, սինթետիկ տվյալներ) Python, Pandas/NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow Աուդիո գրադարաններ՝ Librosa, torchaudio ClearML-ի հետ աշխատելու փորձ (MLflow, Weights & Biases որպես այլընտրանք, բայց ClearML-ը առավելություն է) Ավտոմատ ահազանգման համակարգերի մշակման փորձ (դրեյֆի մոնիտորինգ, անոմալիաներ, արտադրական ցուցանիշների անկում՝ ավտոմատ արձագանքով) Git, Docker, Kubernetes (CI/CD-ի ընկալում ML-ի համար) Լրացուցիչ առավելություններ՝ RNN, LSTM, TCN, Transformer, WaveNet ճարտարապետությունների հետ փորձ Աղբյուրի տարանջատման կամ աղմուկի նվազեցման լուծումներ Մասնակցություն Kaggle-ին՝ անհավասարակշռված դասակարգման խնդիրներով Հոսքային տվյալների և իրական արտադրական համակարգերի հետ փորձ

Հիբրիդային աշխատանք Նովոսիբիրսկում։