О компании

Кого мы ищем:

Архитектора данных для создания, оптимизации и обслуживания концептуальных, логических и физических моделей баз данных.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и разрабатывать архитектуру базы данных (Data Lake и Data Warehouse) для эффективного хранения и извлечения информации компании
• Разработка концептуальных и логических моделей данных и блок-схем
• Оптимизировать новые и текущие системы баз данных
• Перенос данных из устаревших систем в новые решения
• Координировать действия с отделами машинного обучения и разработки продуктов для определения будущих потребностей и требований
• Анализировать структурные требования для нового программного обеспечения и приложений
• Повышение производительности системы за счёт проведения тестов, устранения неполадок и интеграции новых элементов
• Обеспечение оперативной поддержки для отчётности и другой информационной системы
• Координировать действия Data-инженеров

Что ожидаем от кандидата:

• Более 5 лет опыта в моделировании данных и архитектуре данных, принципах структуры базы данных
• Более 5 лет опыта работы с системами Data Lake и Data Warehouse
• Опыт работы с шаблонами данных для поддержки различных инструментов отчётности и аналитики, подобных PowerBI
• Желательно иметь опыт работы с различными стратегиями моделирования и инструментами разработки моделей
• Требуются большой опыт и навыки в написании сценариев SQL
• Желательно иметь опыт интеграции требований и действий программы управления данными в архитектуру данных с использованием устойчивой методологии
• Уметь предлагать решения

Мы предлагаем:

•  Официальное трудоустройство
•  Возможность удаленной работы
•  Профессиональная, рабочая обстановка.
•  Большое количество амбициозных задач и возможностей
•  Возможности роста и развития

Если ты такой же активный и увлеченный своей работой как мы, и хочешь стать частью нашей команды, то отправляй отклик с сопроводительным письмом.

Возможно мы ищем именно тебя!

Ключевые навыки

Python, Django REST framework, Аналитическое мышление, умение работать с большим количеством информации, хорошая коммуникабельность

Что нужно делать

• Разработка нового функционала в части Back-end
• Написание unit-тестов
• Проведение code review
• Рефакторинг и оптимизация кода
• Плотная работа с разработчиками Front-end и взаимодействие с DevOps инженерами
• Рекомендовать как сделать продукт лучше, и быть готовым брать на себя ответственность за реализацию от начала и до конца

Что мы ценим

• Опыт профессиональной разработки Back-end на Python от 2-х лет
• Большой опыт работы с Django / Django Rest Framework
• Базовые знания SQL-запросов и понимание работы реляционных БД
• Понимание принципов SOLID, DRY
• Уверенная работа в Linux
• Знание Git
• Большим плюсом будет опыт работы с микросервисной архитектурой.

Мы предлагаем

• Достойная профессионального уровня зарплата, размер обсудим на собеседовании
• Возможность работать полностью удалённо
• Поддержка личностного развития и профессионального роста
• Участие в конференциях в качестве докладчика

Чем предстоит заниматься:

• Работа с базами данных (объединить несколько таблиц, отфильтровать по нескольким критериям, вытащить результат, например, в виде csv);
• Предобработка данных (работа с пропущенными данными, работа с несбалансированными данными, обработка выбросов);
• Создание моделей прогнозирования и диагностирования различных заболеваний;
• Создание моделей прогнозирование различных событий;
• Создание моделей прогнозирования временных рядов (прогнозирование смертности, заболеваемости по дням);
• Написание кода для запуска моделей (натренированную модель завернуть в python код и отдать backend команде на встраивание);
• Визуализация результатов (графики распределений, временных рядов);
• Написание отчетов по полученным результатам (описание данных, процесса построения модели, полученных метрик).

Что ожидаем от кандидата:

• Знание основ математической статистики;
• Git (умение скачать, загрузить изменения в репозиторий, работа с ветками);
• Базовый Python (понимание классов, функций, умение разобраться с незнакомой библиотекой и использовать ее в своем коде, понять ответ на StackOverflow)
• Python библиотеки для DS (иметь представление о numpy, pandas, scipy, sklearn, matplotlib, seaborn)
• Машинное обучение (Linear/Logistic regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, SVM, KNN, k-means)
• Основы SQL (мы используем PostgreSQL)

Будет плюсом

• Глубокое обучение (полносвязные нейронные сети, CNN, RNN, решение задач классификации/регрессии в различных областях с помощью нейронных сетей);
• TensorFlow/Keras/PyTorch (умение построить типичный код для обучения, загрузить данные, создать и обучить модель, протестировать все это дело);
• Опыт работы с облачными сервисами (Amazon, Azure, Google, Mail, Yandex и т.п);
• Опыт работы с REST API (умение написать запрос к сервису на REST API);
• Опыт использования Docker (умение завернуть свой код в Docker контейнер);
• Опыт работы с MLFlow, TensorBoard, DVC (умение организовать отслеживание экспериментов с моделями/данными)
• Опыт работы с временными рядами;
• Опыт работы с рекомендационными моделями.

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство
• Возможность удаленной работы
• Профессиональная, рабочая обстановка.
• Большое количество амбициозных задач и возможностей
• Возможности роста и развития

Профессиональная, но при этом теплая атмосфера. Мы поможем быстро освоиться на новом месте, погрузиться в проект и войти в рабочий процесс!

Чем предстоит заниматься:

• проведение исследований
• проверка на пригодность новых концепций
• написание отчетов по полученным результатам (описание данных, дизайна исследований, полученных результатов)

Что ожидаем от кандидата:

• Опыт работы в анализе данных от 1 года
• Git (умение скачать репозиторий, залить изменения, работа с ветками)
• Математическая подготовка (в основном прикладная статистика)
• Базовый Python (понимание классов, функций, что такое модуль, умение разобраться с незнакомой +- хорошо описанной библиотекой и использовать ее в своем коде, наконец, быстро разобраться с помощью StackOverflow :))
• Python библиотеки для аналитики и data science ( numpy, pandas, scipy, sklearn, matplotlib, seaborn)
• Машинное обучение (хотя бы базовое понимание)
• SQL (умение связать несколько таблиц, накинуть несколько условий, вытащить все это)
• Будет плюсом
• Опыт подготовки к публикациям и презентациям, навыки визуализации данных, навык работы с LaTEX
• Работа с облачными сервисами (Amazon, Azure, Google, Mail, Yandex и т.п)
• Интерес к медицинским темам

Мы предлагаем:

• Официальное трудоустройство
• Возможность удаленной работы
• Профессиональная, рабочая обстановка.
• Большое количество амбициозных задач и возможностей
• Возможности роста и развития

Профессиональная, но при этом теплая атмосфера. Мы поможем быстро освоиться на новом месте, погрузиться в проект и войти в рабочий процесс.