Наши требования
Высшее образование в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области
Глубокое понимание статистических подходов и методов (регрессия, свойства распределений, проверка гипотез и их правильное использование) и опыт их применения
Свободное владение основными DS библиотеками на Python (pandas, numpy, scikit-learn, pytorch, lightgbm)
Опыт применения алгоритмов машинного обучения (GLM/Regression, Trees, Random Forest, Boosting), понимание их преимуществ, недостатков и ограничений
Достойный уровень инженерной культуры (умение писать адекватный код за вменяемое время, использовать контроль версий)
Опыт с языком SQL, навыки работы с Apache Spark
Английский язык (устный и письменный) как преимущество
Опыт в распределённых/параллельных вычислениях с помощью следующих технологий: Hadoop, Spark, Dask и другие как преимущество
Стремление вникнуть в бизнес соответствующей отрасли
Умение общаться с бизнес-заказчиком, слышать собеседника и доказывать свою точку зрения