Header: Специалист по Data Science
Description: Наша команда анализирует рекламный бизнес Яндекса — мы отвечаем за средних и малых рекламодателей. Ищем специалиста, который будет прогнозировать временные ряды и оценивать эффекты от воздействий (treatment effects). Приходите, если умеете строить датасеты для ML и реализовывали базовые ML-модели.
Requirements: • готовы разобраться в том, как работают данные в наших процессах, чтобы исключить утечку данных
  • понимаете базовые принципы построения датасетов для ML
  • можете корректно сравнивать результаты разных моделей
  • умеете реализовывать базовые ML-модели: бустинг, модели линейной и логистической регрессии, простые нейросетевые архитектуры
Tasks: • собирать датасеты для обучения
  • создавать и улучшать модели от baseline boosting до нейросетей
  • выводить решения в продакшен с помощью MapReduce, платформы для создания ML-пайплайнов, BI-инструмента для визуализации выводов и метрик
Pluses: • владеете предмодельной подготовкой: можете собрать данные, протестировать MVP, сделать редьюсер, собрать ML-процесс (MLOps)
Hashtags: #datascience #поиск #удаленно
Raw text: Специалист по Data Science📑
  
  Наша команда анализирует рекламный бизнес Яндекса — мы отвечаем за средних и малых рекламодателей. Ищем специалиста, который будет прогнозировать временные ряды и оценивать эффекты от воздействий (treatment effects). Приходите, если умеете строить датасеты для ML и реализовывали базовые ML-модели.
  
  Мы ждем, что вы:
  • готовы разобраться в том, как работают данные в наших процессах, чтобы исключить утечку данных
  • понимаете базовые принципы построения датасетов для ML
  • можете корректно сравнивать результаты разных моделей
  • умеете реализовывать базовые ML-модели: бустинг, модели линейной и логистической регрессии, простые нейросетевые архитектуры
  
  Что нужно делать:
  • собирать датасеты для обучения
  • создавать и улучшать модели от baseline boosting до нейросетей
  • выводить решения в продакшен с помощью MapReduce, платформы для создания ML-пайплайнов, BI-инструмента для визуализации выводов и метрик
  
  Будет плюсом, если вы:
  • владеете предмодельной подготовкой: можете собрать данные, протестировать MVP, сделать редьюсер, собрать ML-процесс (MLOps)
  
  https://ya.cc/t/Fj5RkHeP32ccQh
  
  #datascience #поиск #удаленно