Карьера в Infowatch

Карьера в InfoWatch - это творческая работа в высокопрофессиональной команде, участие в интересных, сложных, инновационных проектах, возможность самореализации и развития в уютной и дружелюбной атмосфере

Москва

Разработчик Machine Learning

Задачи, которые необходимо закрывать:

  • Подготовка dataset из неструктурированных данных;
  • Построение и обучение нейронных сетей;
  • Работа в средах программных продуктов BigData (Hadoop HDFS/NoSQL);
  • Анализ наборов данных, получаемых в АСУ;
  • Разработка, обучение и оптимизация высокопроизводительных нейросетевых алгоритмов анализа статусов состояний и принятия управляющих решений;
  • Разработка алгоритмов анализа нерегулярных данных;
  • Разработка алгоритмов обучения с подкреплением для решения задач планирования;
  • Разработка и оптимизация моделей прогнозирования;
  • Проектирование и разработка архитектуры back-end систем машинного обучения;
  • Создание прототипов и рабочих моделей решений в средах программных продуктов С/С++, Python, R, Scala (на выбор);
  • Разработка интерфейсов для визуализации наборов данных в различных разрезах (графиков, диаграмм);

Знания, которые необходимы, чтобы реализовывать наши задачи:

  • Опыт построения и практического применения моделей машинного обучения (Logistic Regression, традиционные деревья принятия решения, Random Forest, G-boosting, нейронные сети, SVM и т.д.), постановки гипотез, анализ результатов и оценки качества моделей;
  • Хорошая математическая база – понимание принципов математической статистики, построения моделей (Linear Regression, Logistic Regression, GLM, ANOVA), многомерного анализа (кластерный, факторный анализ, метод главных компонент), проверки статистических гипотез, построения временных рядов (ARMA, ARIMA и т.п.). Умение интерпретировать качество полученных моделей;
  • Языки программирования – С/С++, Python, R, Scala (на выбор, каждый по отдельности – преимущество) на уровне разработки моделей и работы с данными;
  • Опыт применения нейросетей. Знание одного из нейросетевых пакетов (Caffe, Keras, TensorFlow, OpenVINO, CatBoost, PyTorch, MxNet);
  • Опыт сбора обучающих выборок, анализа логов или других сырых данных большого объема;
  • Знание SQL, понимание организации реляционной БД;
  • Самостоятельность и проактивность (поиск данных, получение доступов, анализ гипотез, коммуникации с бизнес-подразделениями по вопросам);
  • Знание Linux и Docker;
  • Английский язык (чтение литературы).

Знания и навыки, являющиеся дополнительным «плюсом»:

  • Опыт в предметной области – информационная безопасность;
  • Любые сертификаты в области машинного обучения или анализа данных.

Откликнуться на вакансию

Полное резюме

Только один файл.
Ограничение 5 МБ.
Допустимые типы: gif jpg png bmp eps tif pict psd txt rtf html odf pdf doc docx ppt pptx xls xlsx xml avi mov mp3 ogg wav bz2 dmg gz jar rar sit svg tar zip.
Подпишитесь на рассылку INFOWATCH