Дата-сайентист

Дата-сайентист в ROBOTMIA, Новосибирск, гибридный формат. Требуется опыт от 3 лет в DS/ML, ClickHouse, кластеризации, архитектурах нейронных сетей для классификации, Python/PyTorch/TensorFlow, ClearML, алертинге, Git/Docker/Kubernetes.

Опыт в DS/ML от 3 лет, ориентированность на результат, а не на процесс Умение работать с большими базами данных (ClickHouse) и писать сложные аналитические запросы Опыт кластеризации данных (K-Means, DBSCAN, иерархические методы) и настройки этих алгоритмов Умение подбирать и настраивать архитектуры нейронных сетей для задач классификации (CNN, RNN, LSTM, Transformer и т.д.) Опыт решения задач классификации с сильным дисбалансом классов (сэмплирование, взвешенная функция потерь, синтетические данные) Python, Pandas/NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow Аудиобиблиотеки: Librosa, torchaudio Опыт работы с ClearML (MLflow, Weights & Biases как альтернативы, но ClearML — плюс) Опыт разработки систем автоматического алертинга (мониторинг дрейфа, аномалии, падение продовых метрик с автореакцией) Git, Docker, Kubernetes (понимание CI/CD для ML) Будет плюсом: Опыт работы с архитектурами RNN, LSTM, TCN, Transformer, WaveNet Решения для разделения источников (Source Separation) или шумоподавления Участие в Kaggle с задачами несбалансированной классификации Опыт работы с потоковыми данными и реальными продакшн-системами

Гибридный формат работы в Новосибирске.