Данная вакансия предполагает частичную занятость и удаленный вариант работы.

Проект, над которым работает команда, для которой мы ищем сотрудника – продукт для рынка США:Предиктивная система, которой будут пользоваться телеканалы и рекламная отрасль США. Система на основе анализа Big Data и машинного обучения предсказывает популярность той или иной передачи/телесериала на телевидении (для рынка США это очень актуальная задача, так как стоимость показа рекламы на телевидении напрямую зависит от ожидаемой аудитории ).

Команда, в которую мы ищем человека, участвует в разработке этого продукта и отвечает за построение непосредственно предиктивной модели, которая с помощью алгоритмов машинного обучения будет предсказывать аудиторию.

В построении модели в данный момент принимают участие 2-е сильных профессионалов в сфере Big Data и Machine Learning. Инструмент моделирования — Python. Ребята ждут в свою команду еще одного Data Science / Machine Learning специалиста.

Команда базируется в Петербурге и работает каждый из своего дома. Вы можете базироваться сами в любой точке мира.

Задачи:

  • Разработка модели и алгоритмов совместно с командой;
  • Реализация модели, используя Python.

Компания предлагает вам:

  • Гибкий график и частичную занятость (около 20 часов в неделю). Вы можете совмещать данную работу с вашими другими проектами или учебой.
  • Возможности для профессионального развития в рамках машинного обучения и искусственного интеллекта.
  • Почасовую заработную плату, которая зависит от вашего уровня знаний – 700-1200 рублей в час. Соответственно, если работать по 20 часов в неделю (на пол ставки), то будет выходить от 60 000 руб. в месяц (для начинающего специалиста) до 105 000 для сильного профессионала.
  • Работа удаленная, вы можете работать из дома и из любой точки мира.

Что мы ожидаем относительно бэкграунда соискателя:

  • Познания в сфере машинного обучения и big data;
  • Желание работать и развиваться в этой сфере;
  • Умение вести разработку на Python;
  • Знание библиотеки машинного обучения – SKlearn;
  • Знание английского языка на уровне, достаточном, чтобы читать мануалы и понимать их;
  • Мы рассматриваем и кандидатов, обучающихся на старших курсах университетов, у которых нет большого коммерческого опыта разработки в сфере машинного обучение, но есть академический опыт в этой сфере.

Будет плюсом:

  • Знание Pandas Panel;
  • Знание Spark.