Jobs Kyiv

11
  • Β· 121 views Β· 6 applications Β· 2d

    Junior Data Scientist/Quant Researcher to $2500

    Office Work Β· Ukraine (Kyiv) Β· Product Β· 2 years of experience Β· Upper-Intermediate
    About Us: Atto Trading is a quantitative trading firm operating a portfolio of signal-driven high-frequency strategies in cash equities and futures. We are building a global, diverse team, with experts in trading, statistics, engineering, and technology...

    About Us:

    Atto Trading is a quantitative trading firm operating a portfolio of signal-driven high-frequency strategies in cash equities and futures.

    We are building a global, diverse team, with experts in trading, statistics, engineering, and technology to trade global markets. Our disciplined approach combined with rapid market feedback allows us to quickly turn ideas into profit. Our environment of learning & collaboration allows us to solve the world’s hardest problems, together.

    As a small firm, we remain nimble and hold ourselves to the highest standards of integrity, ingenuity, and effort.

     

    About the Role:

    We're looking for a Junior Data Scientist/Quant Researcher to join our profitable trading team and drive growth.

    This position is currently open as remote work from Ukraine, with in-office presence in Kyiv required once circumstances allow.

    At ATTO Trading, you'll build models, strategies, and systems for trading various financial instruments globally. This role blends trading and software development, involving data analysis, predictive modeling, and strategy development. You'll tackle some of the industry's toughest challenges and work with cutting-edge technology.
     

    Responsibilities:

    • Design and test new data pipelines (ETL/ELT)
    • Develop data visualization tools
    • Maintain existing analytical instruments (toolkits, pipelines)
    • Participate in research projects

     

    Requirements:

    • High level of proficiency in Python programming (data structures, design patterns, OOP, PEP etc)
    • Experience with analytical packages for data visualization, manipulation and processing: NumPy, Polars, Matplotlib, Bokeh, Scikit-Learn
    • Basic knowledge of relational databases and SQL
    • Upper-Intermediate+  in English
    • Experience working in Linux environment 
    • Bachelor’s degree in statistics, math, computer science, or another quantitative discipline
    • Good communication and team skills
    • Close attention to details

     

    Nice to have:

    • Experience with Π‘++
    • Understanding of basic machine learning techniques
    • Genuine interest in finance and trading
    • Experience in development of quantitative trading strategies

     

    Benefits:

    • Opportunity to develop professional competencies
    • Interesting and challenging tasks
    • Competitive rates of pay
    • Paid time off
    • Coverage of health insurance cost
    More
  • Β· 49 views Β· 1 application Β· 20d

    Computer Vision Engineer

    Office Work Β· Ukraine (Kyiv) Β· Product Β· 5 years of experience Β· Intermediate MilTech πŸͺ–
    Overview We are seeking a highly skilled and experienced Senior/Lead Computer Vision Engineer specializing in Navigation to join our innovative R&D team. In this pivotal role, you will drive the development and deployment of state-of-the-art computer...

    Overview

    We are seeking a highly skilled and experienced Senior/Lead Computer Vision Engineer specializing in Navigation to join our innovative R&D team. In this pivotal role, you will drive the development and deployment of state-of-the-art computer vision algorithms for autonomous navigation systems, contributing to our efforts in robotics, autonomous vehicles, drones, or similar fields. You will work cross-functionally with engineering, product, and research teams to deliver robust, real-time solutions that enable safe and intelligent navigation in dynamic environments.


    Responsibilities

    • Lead the design, development, and optimization of computer vision algorithms for localization, mapping, and navigation.
    • Develop and implement algorithms for object detection, segmentation, SLAM, 3D scene reconstruction, visual odometry, and sensor fusion (using cameras, LiDAR, IMUs, etc.).
    • Guide the integration of computer vision modules with navigation and control systems, ensuring seamless operation in real-world conditions.
    • Collaborate with software, hardware, and product teams to define requirements and deliver scalable, robust navigation solutions.
    • Stay current with advancements in deep learning, computer vision, and robotics, and introduce relevant state-of-the-art techniques into the product.
    • Design and execute experiments to evaluate performance and robustness; analyze results and iterate on solutions.
    • Prepare technical documentation, progress reports, and presentations for internal and external stakeholders.


    Requirements

    • 5+ years of experience in computer vision, preferably in navigation, robotics, or autonomous systems.
    • Master’s or PhD in Computer Science, Robotics, Electrical Engineering, or related field.
    • Strong proficiency in Python and/or C++.
    • Hands-on experience with deep learning frameworks (e.g., PyTorch, TensorFlow) and classical computer vision libraries (e.g., OpenCV, PCL).
    • Experience in deploying and optimizing models for single-board computers such as Raspberry Pi, Nvidia Jetson
    • Proven track record of developing and deploying real-time vision algorithms for navigation tasks in challenging environments.
    • Extensive knowledge of SLAM, visual odometry, sensor fusion, and related algorithms.
    • Experience with ROS, embedded systems, and real-time software development is a plus.
    • Excellent problem-solving skills, strong analytical mindset, and effective communication abilities.


    Preferred Qualifications

    • Knowledge of SLAM and related models.
    • Familiarity with the MAVLink protocol and ArduPilot.
    • Familiarity with edge computing or real-time GPU-based inference.
    • Publications or contributions to the open-source community in vision or robotics.
    More
  • Β· 20 views Β· 0 applications Β· 6d

    Computer Vision Engineer

    Ukraine Β· Product Β· 4 years of experience MilTech πŸͺ–
    We are looking for a Computer Vision Engineer with a background in classical computer vision techniques and hands-on implementation of low-level CV algorithms. The ideal candidate will have experience with SLAM, Visual-Inertial Odometry (VIO), and sensor...

    We are looking for a Computer Vision Engineer with a background in classical computer vision techniques and hands-on implementation of low-level CV algorithms.

    The ideal candidate will have experience with SLAM, Visual-Inertial Odometry (VIO), and sensor fusion.

    We consider engineers at Middle/Senior levels β€” tasks and responsibilities will be adjusted accordingly.

     

    Required Qualifications:

    • 3+ years of hands-on experience with classical computer vision
    • Knowledge of popular computer vision networks and components 
    • Understanding of geometrical computer vision principles
    • Hands-on experience in implementing low-level CV algorithms
    • Practical experience with SLAM and/or Visual-Inertial Odometry (VIO)
    • Proficiency in C++
    • Experience with Linux
    • Ability to quickly navigate through recent research and trends in computer vision.

    Nice to Have:

    • Experience with Python
    • Familiarity with neural networks and common CV frameworks/libraries (OpenCV, NumPy, PyTorch, ONNX, Eigen, etc.)
    • Experience with sensor fusion.
    More
  • Β· 368 views Β· 51 applications Β· 25d

    Junior Data Scientist/Quant Researcher Internship

    Part-time Β· Office Work Β· Ukraine (Kyiv, Lviv) Β· Product Β· Upper-Intermediate
    Junior Data Scientist/Quant Researcher Internship β€” Your Entry Point Into the World of High-Frequency Trading Are you passionate about data analysis? Do you thrive on competitions, love solving unconventional problems, and want to test yourself in an...

    Junior Data Scientist/Quant Researcher Internship β€” 
    Your Entry Point Into the World of High-Frequency Trading

    Are you passionate about data analysis? Do you thrive on competitions, love solving unconventional problems, and want to test yourself in an industry where every nanosecond counts?

    Join us for a paid internship at Atto Trading β€” an American HFT firm that builds high-frequency trading algorithms for U.S. financial markets.

    πŸ’Ό About Atto Trading β€” Where Engineering Meets Finance

    Atto Trading is an American tech-driven trading company that builds and runs high-frequency, algorithmic strategies on financial markets.
     

    We’re a small, focused team of engineers, traders, and researchers who:

    • πŸ’‘ Turn ideas into profitable strategies
    • πŸ‡ΊπŸ‡Έ Operate on U.S. financial markets
    • 🧠 Constantly learn and tackle hard technical challenges together
    • πŸ›  Build ultra-fast, rock-solid software
       

    As an intern, you won’t be stuck on side tasks β€” you’ll be a real part of the engineering team from day one.

    🧠 During the internship, you will do:

    • Analyze large datasets of market data using Polars, SQLAlchemy, scikit-learn etc
    • Build ipynb reports and interactive visualizations using Bokeh or Shiny-Plotly that provide real value
    • Work with private analytical tools to create pipelines for subindicators generation
    • Collaborate with engineers, traders, and analysts in a real-world business environment
       

    πŸ“Œ Program Details

    • πŸ—“ Duration: 3 weeks, summer (July–August)
       
    • πŸ“ Location: Ukraine in-office (Lviv, Kyiv) or partly remote (final format to be confirmed)
       
    • πŸ’Ό Format: Paid internship
       
    • πŸ† One top-performing intern will be offered a full-time or part-time role (depending on academic commitments)
       
    • 🎁 The selected intern will receive an iPad as part of the welcome package from Atto Trading

       

    This is a unique opportunity to gain real-world experience in high-frequency trading (HFT) β€” where analytics, precision, and speed determine success.

    Please note: This internship is intended for candidates located in Ukraine. 

    More
  • Β· 35 views Β· 1 application Β· 6d

    ML / Computer Vision Engineer (Human Understanding)

    Ukraine Β· Product Β· 3 years of experience Β· Intermediate
    Samsung R&D Institute Ukraine (SRUKR) is looking for ML / Computer Vision engineer who wants to apply theoretical knowledge and practical skills to participate in solving Human Understanding challenges in rapidly evolving Vision AI domain. The position...

    Samsung R&D Institute Ukraine (SRUKR) is looking for ML / Computer Vision engineer who wants to apply theoretical knowledge and practical skills to participate in solving Human Understanding challenges in rapidly evolving Vision AI domain. The position will involve different aspects of R&D including – research, analysis, prototyping, development and commercialization support of the innovative technologies. Resulting solutions are targeted on Samsung products and services reaching millions of users worldwide.

     

    Required skills / expertise:
     

    • Bachelor's (or higher) degree in computer science, math, statistics, or related field
    • 3+ years of experience in conventional and ML/DL based image processing and computer vision
    • Practical experience in custom NN-architecture development, training and evaluation
    • Strong theoretical knowledge and practical skills in computer vision algorithms (OpenCV)
    • Solid Python programming skills (numpy, pandas, matplotlib)
    • Knowledge in linear algebra, probability, optimization, and 3D geometry
    • Proficiency in math, algorithms and data structures
    • Experience with object-oriented design and development
    • Basic C++ knowledge
    • Understanding research methodologies and S/W development lifecycle

     

    Would be a plus:
     

    • Experience in 3D face reconstruction and face attributes detection
    • Experience with ComfyUI and data generation activities
    • Participation in CV/ML/DL-intensive research (papers, competitions, patents, etc…)
    • Pet projects portfolio that includes – object detection/recognition/tracking, key-points detection and tracking, semantic/instance segmentation, etc.
    • Experience with vision transformer, vision encoder-decoder architectures
    • Experience with model optimizations for on-device inference (ONNX-runtime, TFLite, SNPE)
    • Experience with CPU/GPU profiling tools
    • Cross-cultural experience and working English to feel confident in the international team

     

    Key Responsibilities:
     

    • R&D activities in CV based Human Understanding domain (person/face attributes detection, recognition and tracking, 3D face reconstruction).
    • Design NN-based solutions and train required ML/DL models
    • Optimize algorithms & ML/DL models / their inference and size
    • Transfer models and solutions to the edge devices using appropriate frameworks (ONNX, TFLite, SNPE, etc)
    • Participate in design process of system architecture
    • Collaborate with other R&D engineers worldwide to improve product quality with the latest industry trends in relevant technologies
    • Maintain and support existing solutions and services
    • Develop demo applications for various platforms
    • Opportunity to participate in publication and patent activities

     

    Working Conditions:
     

    • GIG contract
    • remote work is possible as well as work in Kyiv office
       

    Benefits:
     

    • competitive salary, annual salary review, annual bonuses
    • paid 28 work days of annual vacations and sick leaves
    • opportunity to become an inventor of international patents with paid bonuses
    • medical & life insurance for employees and their childrens
    • paid lunches
    • discounts to Samsung products, services
    • regular education and self-development on internal courses and seminars
    • hybrid work format, working in office is required for some tasks
    More
  • Β· 26 views Β· 1 application Β· 5d

    Senior Data Scientist (AI)

    Ukraine Β· Product Β· 5 years of experience Ukrainian Product πŸ‡ΊπŸ‡¦
    Π’ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ DataDiscovery ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Π½Π° Ρ€ΠΎΠ·ΡˆΠΈΡ€Π΅Π½Π½Ρ Senior Data Scientist. Наш Ρ–Π΄Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ ΠΊΠ°Π½Π΄ΠΈΠ΄Π°Ρ‚ ΠΌΠ°Ρ”: - 5+ Ρ€ΠΎΠΊΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠ΅Ρ€Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠ³ΠΎ досвіду Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ. Навички: - Python Ρ‚Π° Π±Ρ–Π±Π»Ρ–ΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΈ машинного навчання: TensorFlow, PyTorch; - Π’Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–Ρ— Big Data: Kafka, Amazon...

    Π’ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ DataDiscovery ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Π½Π° Ρ€ΠΎΠ·ΡˆΠΈΡ€Π΅Π½Π½Ρ Senior Data Scientist. 

     

    Наш Ρ–Π΄Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ ΠΊΠ°Π½Π΄ΠΈΠ΄Π°Ρ‚ ΠΌΠ°Ρ”:

    - 5+ Ρ€ΠΎΠΊΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠ΅Ρ€Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠ³ΠΎ досвіду Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ.

     

    Навички:

    - Python Ρ‚Π° Π±Ρ–Π±Π»Ρ–ΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠΈ машинного навчання: TensorFlow, PyTorch;

    - Π’Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–Ρ— Big Data: Kafka, Amazon S3, Spark;

    - SQL Ρ‚Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Π· Π΄Π°Π½ΠΈΡ…: Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π· Π±ΡƒΠ΄ΡŒ-якими Π΄ΠΆΠ΅Ρ€Π΅Π»Π°ΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (SQL, noSQL, Π²Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€Π½Ρ– Π±Π°Π·ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, column-oriented Π±Π°Π·ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… , Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ);

    - Π₯ΠΌΠ°Ρ€Π½Ρ– ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠΈ: AWS, GCP;

    ΠœΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΡ‡Π½Π° статистика: рСгрСсія, Ρ€ΠΎΠ·ΠΏΠΎΠ΄Ρ–Π» ймовірностСй, - ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€ΠΊΠ° статистичних Π³Ρ–ΠΏΠΎΡ‚Π΅Π· Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ;

    - ΠŸΡ–Π΄Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈ машинного навчання: рСгрСсії, кластСризація, Π΄Π΅Ρ€Π΅Π²Π° Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½ΡŒ Ρ‚Π° Ρ–Π½ΡˆΡ–;

    - Алгоритми Π³Π»ΠΈΠ±ΠΎΠΊΠΎΠ³ΠΎ навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, diffusion models, Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ;

    - Досвід Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Ρ–Π² AI: NLP, CV, Recsys, Generative AI;

    - MLOps.

     

    Π©ΠΎ ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Ρ–Π±Π½ΠΎ Ρ€ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΠΈ:

    - Π’ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΎΠ²Ρ– Ρ‚Π° Π΄ΠΎΡΠ»Ρ–Π΄Π½ΠΈΡ†ΡŒΠΊΡ– Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊΠΈ ΠΊΡ€ΡƒΡ‚ΠΎΠ³ΠΎ ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Ρƒ;

    - ΠŸΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π· Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΠΌΠΈ Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… користувачів;

    - Π’ΠΈΠ²Ρ‡Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π° Π²ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π°Π΄ΠΆΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ складні state-of-the-art Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠΈ Π² області машинного навчання для Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ ΠΏΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… Π·Π°Π΄Π°Ρ‡;

    - ΠžΡ†Ρ–Π½ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‚Π΅Ρ…Π½Ρ–Ρ‡Π½Ρ– компроміси ΠΏΠΎ ΠΊΠΎΠΆΠ½ΠΎΠΌΡƒ Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½ΡŽ;

    - ΠŸΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² тісному співробітництві Π· Ρ–Π½ΡˆΠΈΠΌΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π°ΠΌΠΈ для дослідТСння Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… моТливостСй використання інструмСнтів AI.

     

    Π©ΠΎ ΠΌΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    - Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π² ΡΡ‚Π°Π±Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρ–ΠΉ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ— β€” Π°Π΄ΠΆΠ΅ ΠΌΠΈ ΠΏΠΎΠ½Π°Π΄ 10 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² Π½Π° Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ;

    - Дійсно Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²Ρ– завдання: Π±Π΅Ρ€ΠΈ ΡƒΡ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ Ρƒ створСнні мСдіасСрвісу ΠΌΠ°ΠΉΠ±ΡƒΡ‚Π½ΡŒΠΎΠ³ΠΎ;

    - Відносини, ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Π°Π½Ρ– Π½Π° Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€Ρ–;

    - Π‘Π°Π³Π°Ρ‚ΠΎ моТливостСй для Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ;

    - НСймовірно ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Ρ– ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²ΠΈ;

    - Π‘Π΅Π·ΠΊΠΎΡˆΡ‚ΠΎΠ²Π½Ρ– ΡƒΡ€ΠΎΠΊΠΈ Π°Π½Π³Π»Ρ–ΠΉΡΡŒΠΊΠΎΡ— ΠΌΠΎΠ²ΠΈ;

    - Заняття Π· плавання, Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΆ ΡƒΡ€ΠΎΠΊΠΈ Π½Π°ΡΡ‚ΠΎΠ»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ тСнісу;

    - ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ психолога;

    - Для співробітників ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ— Π·Π½ΠΈΠΆΠΊΠΈ Π²Ρ–Π΄ Π±Ρ€Π΅Π½Π΄Ρ–Π² ΠΏΠ°Ρ€Ρ‚Π½Π΅Ρ€Ρ–Π².

     

    Π’Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π°ΡŽΡ‡ΠΈ Π½Π° Π²Π°ΠΊΠ°Π½ΡΡ–ΡŽ Ρ– Π½Π°Π΄Ρ–ΡΠ»Π°Π²ΡˆΠΈ своє Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅ Π² ΠšΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΡŽ (Π’ΠžΠ’ Β«ΠœΠ•Π“ΠžΠ“ΠžΒ»), зарСєстровану ΠΉ Π΄Ρ–ΡŽΡ‡Ρƒ Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎ Π΄ΠΎ законодавства Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ, рСєстраційний Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ€ 38347009, адрСса: Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½Π°, 01011, місто ΠšΠΈΡ—Π², Π²ΡƒΠ».Рибальська, Π±ΡƒΠ΄ΠΈΠ½ΠΎΠΊ 22 (Π΄Π°Π»Ρ– Β«ΠšΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΡΒ»), Π²ΠΈ ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Π²Π΅Ρ€Π΄ΠΆΡƒΡ”Ρ‚Π΅ Ρ‚Π° погодТуєтСся Π· Ρ‚ΠΈΠΌ, Ρ‰ΠΎ ΠšΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ обробляє Π²Π°ΡˆΡ– особисті Π΄Π°Π½Ρ–, прСдставлСні Ρƒ Π²Π°ΡˆΠΎΠΌΡƒ Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅, Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎ Π΄ΠΎ Π—Π°ΠΊΠΎΠ½Ρƒ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Β«ΠŸΡ€ΠΎ захист ΠΏΠ΅Ρ€ΡΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…Β» Ρ‚Π° ΠΏΡ€Π°Π²ΠΈΠ» GDPR.

    More
  • Β· 131 views Β· 9 applications Β· 27d

    Data Scientist

    Ukraine Β· Product Β· 1 year of experience Β· Pre-Intermediate
    Π’ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ– 10 Π΄Π°Ρ‚Π° саєнтистів. ΠŸΡ€Π°Ρ†ΡŽΡŽΡ‚ΡŒ Π· модСлями ΠΊΡ€Π΅Π΄ΠΈΡ‚Π½ΠΎΠ³ΠΎ скорингу, ΠΎΡ†Ρ–Π½ΠΊΠΈ Ρ€ΠΈΠ·ΠΈΠΊΡƒ ліквідності, ΠΊΠΎΠ»Π΅ΠΊΡˆΠ½Ρƒ, Π°Π½Ρ‚ΠΈΡ„Ρ€ΠΎΠ΄Ρƒ, ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ. ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– Π²ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ ΠžΠ‘ΠžΠ’'Π―Π—ΠšΠžΠ’Πž 1+ Ρ€Ρ–ΠΊ ΠΊΠΎΠΌΠ΅Ρ€Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠ³ΠΎ досвіду Π½Π° Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³Ρ–Ρ‡Π½Ρ–ΠΉ посаді Π—Π°ΠΊΡ–Π½Ρ‡Π΅Π½Π° Π²ΠΈΡ‰Π° освіта (Ρ„Ρ–Π·ΠΈΠΊΠΎ-ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΡ‡Π½Π°,...

    Π’ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ– 10 Π΄Π°Ρ‚Π° саєнтистів. ΠŸΡ€Π°Ρ†ΡŽΡŽΡ‚ΡŒ Π· модСлями ΠΊΡ€Π΅Π΄ΠΈΡ‚Π½ΠΎΠ³ΠΎ скорингу, ΠΎΡ†Ρ–Π½ΠΊΠΈ Ρ€ΠΈΠ·ΠΈΠΊΡƒ ліквідності, ΠΊΠΎΠ»Π΅ΠΊΡˆΠ½Ρƒ, Π°Π½Ρ‚ΠΈΡ„Ρ€ΠΎΠ΄Ρƒ, ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ.

     

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– Π²ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ

    • ΠžΠ‘ΠžΠ’'Π―Π—ΠšΠžΠ’Πž 1+ Ρ€Ρ–ΠΊ ΠΊΠΎΠΌΠ΅Ρ€Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠ³ΠΎ досвіду Π½Π° Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³Ρ–Ρ‡Π½Ρ–ΠΉ посаді
    • Π—Π°ΠΊΡ–Π½Ρ‡Π΅Π½Π° Π²ΠΈΡ‰Π° освіта (Ρ„Ρ–Π·ΠΈΠΊΠΎ-ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΡ‡Π½Π°, статистика, ΠΊΠΎΠΌΠΏ'ΡŽΡ‚Π΅Ρ€Π½Ρ– Π½Π°ΡƒΠΊΠΈ)
    • Π‘ΠΊΡ€ΡƒΠΏΡƒΠ»ΡŒΠΎΠ·Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ, ΡƒΠ²Π°ΠΆΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ– Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π°Π»ΡŒΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ, впровадТСння Ρ‚Π° супроводТСння ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ
    • Досвід написання класів, ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π²
    • Знання Python
    • Π“Π°Ρ€Π½Π΅ знання SQL (Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·ΡƒΡ”ΠΌΠΎ Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΡ– Π· усіх Π±Π°Π½ΠΊΡ–Π² Π±Π°Π·ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…)
    • Знання основних Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ–Π² ML (класичний ML, рСгрСсія, класифікація, ΠΏΡ€ΠΎΠ³Π½ΠΎΠ· часових рядів)

     

    Π‘ΡƒΠ΄Π΅ плюсом

    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Ρƒ Ρ„Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ… Π΄ΠΎΠΌΠ΅Π½Ρ–
    • Досвід Π· Amazon Sagemaker, Amazon S3
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Git

     

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– обов’язки

    • Аналіз Ρ‚Π° валідація Π΄Π°Π½ΠΈΡ…
    • Π ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ° Ρ‚Π° впровадТСння ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΎΡ†Ρ–Π½ΠΊΠΈ Ρ€ΠΈΠ·ΠΈΠΊΡ–Π², які Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π°ΡŽΡ‚ΡŒ ΠΊΡ€Π°Ρ‰ΠΈΠΌ світовим ΠΏΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΠΊΠ°ΠΌ
    • ΠœΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ, забСзпСчСння Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎΡ— якості

     

    Π‘Π²ΠΎΡ—ΠΌ співробітникам ΠΌΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ

    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π² Π½Π°ΠΉΠ±Ρ–Π»ΡŒΡˆΠΎΠΌΡƒ Ρ‚Π° Ρ–Π½Π½ΠΎΠ²Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠΌΡƒ Π±Π°Π½ΠΊΡƒ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ
    • ΠžΡ„Ρ–Ρ†Ρ–ΠΉΠ½Π΅ ΠΏΡ€Π°Ρ†Π΅Π²Π»Π°ΡˆΡ‚ΡƒΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ‚Π° 24 ΠΊΠ°Π»Π΅Π½Π΄Π°Ρ€Π½ΠΈΡ… Π΄Π½Ρ– відпустки
    • ΠšΠΎΠΌΠΏΠ΅Π½ΡΠ°Ρ†Ρ–ΡŽ лікарняних
    • ΠšΠΎΠ½ΠΊΡƒΡ€Π΅Π½Ρ‚Π½Ρƒ Π·Π°Ρ€ΠΎΠ±Ρ–Ρ‚Π½Ρƒ ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρƒ
    • Бонуси, прСмія Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎ Π΄ΠΎ ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—
    • ΠœΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π΅ страхування 
    • ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Π΅ навчання
    • ΠœΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Π²Ρ–Π΄Π΄Π°Π»Π΅Π½ΠΎΠ³ΠΎ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Ρƒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ
    • ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρƒ фінансову Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠ³Ρƒ Ρƒ ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… ситуаціях
    More
  • Β· 156 views Β· 16 applications Β· 27d

    Junior / Middle Data Scientist

    Ukraine Β· Product Β· 1 year of experience Ukrainian Product πŸ‡ΊπŸ‡¦
    SKELAR β€” ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠΈΠΉ venture builder, який Π±ΡƒΠ΄ΡƒΡ” ΠΌΡ–ΠΆΠ½Π°Ρ€ΠΎΠ΄Π½Ρ– tech-бізнСси. Π Π°Π·ΠΎΠΌ Ρ–Π· ΠΊΠΎ-Ρ„Π°ΡƒΠ½Π΄Π΅Ρ€Π°ΠΌΠΈ Π·Π±ΠΈΡ€Π°Ρ”ΠΌΠΎ ΡΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ– ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ, Ρ‰ΠΎΠ± ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΌΠ°Π³Π°Ρ‚ΠΈ Π½Π° Π³Π»ΠΎΠ±Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠ°Ρ…. Π‘ΡŒΠΎΠ³ΠΎΠ΄Π½Ρ– Π² SKELAR β€” дСсяток бізнСсів Ρƒ Ρ€Ρ–Π·Π½ΠΈΡ… Π½Ρ–ΡˆΠ°Ρ… Π²Ρ–Π΄ EdTech Π΄ΠΎ SaaS. Π¦Π΅ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—, Ρ‰ΠΎ ΠΌΠ°ΡŽΡ‚ΡŒ...

    SKELAR β€” ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠΈΠΉ venture builder, який Π±ΡƒΠ΄ΡƒΡ” ΠΌΡ–ΠΆΠ½Π°Ρ€ΠΎΠ΄Π½Ρ– tech-бізнСси. Π Π°Π·ΠΎΠΌ Ρ–Π· ΠΊΠΎ-Ρ„Π°ΡƒΠ½Π΄Π΅Ρ€Π°ΠΌΠΈ Π·Π±ΠΈΡ€Π°Ρ”ΠΌΠΎ ΡΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ– ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ, Ρ‰ΠΎΠ± ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΌΠ°Π³Π°Ρ‚ΠΈ Π½Π° Π³Π»ΠΎΠ±Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠ°Ρ….
     

    Π‘ΡŒΠΎΠ³ΠΎΠ΄Π½Ρ– Π² SKELAR β€” дСсяток бізнСсів Ρƒ Ρ€Ρ–Π·Π½ΠΈΡ… Π½Ρ–ΡˆΠ°Ρ… Π²Ρ–Π΄ EdTech Π΄ΠΎ SaaS. Π¦Π΅ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—, Ρ‰ΠΎ ΠΌΠ°ΡŽΡ‚ΡŒ Π²Ρ–Π΄Π·Π½Π°ΠΊΠΈ Π²Ρ–Π΄ Product Hunt, ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π°ΠΏΠ»ΡΡŽΡ‚ΡŒ Ρƒ Ρ€Π΅ΠΉΡ‚ΠΈΠ½Π³ΠΈ ВОП-стартапів Ρ‚Π° ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΎΠ²ΠΈΡ… ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΠΉ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ, Π·Π°ΠΉΠΌΠ°ΡŽΡ‚ΡŒ Π½Π°ΠΉΠ²ΠΈΡ‰Ρ– Ρ‰Π°Π±Π»Ρ– Π² AppStore Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±Π»ΡΡŽΡ‚ΡŒ ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠΈ, якими ΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚ΡƒΡŽΡ‚ΡŒΡΡ ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½ΠΈ людСй. А Ρ‰Π΅ ΠΏΡ€ΠΎ бізнСси SKELAR ΠΏΠΈΡˆΡƒΡ‚ΡŒ TechCrunch, Wired Ρ‚Π° Ρ–Π½ΡˆΡ– світові ΠΌΠ΅Π΄Ρ–Π°.
     

    ΠŸΠΈΡˆΠ°Ρ”ΠΌΠΎΡΡ сильною командою Ρ–Π· 800+ Ρ„Π°Ρ…Ρ–Π²Ρ†Ρ–Π², які ΠΌΠ°ΡŽΡ‚ΡŒ ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Ρƒ СкспСртизу ΠΉ Π°ΠΌΠ±Ρ–Ρ‚Π½Ρ– Ρ†Ρ–Π»Ρ–. ΠΠ°ΡˆΡ– люди β€” Π½Π°ΠΉΡ†Ρ–Π½Π½Ρ–ΡˆΠΈΠΉ Π°ΠΊΡ‚ΠΈΠ² ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—, Ρ‚ΠΎΠΆ ΠΌΠΈ ΠΎΠ±ΠΈΡ€Π°Ρ”ΠΌΠΎ Π±ΡƒΠ΄ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ бізнСси Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π· Π½Π°ΠΉΠΊΡ€Π°Ρ‰ΠΈΠΌΠΈ Ρ‚Π°Π»Π°Π½Ρ‚Π°ΠΌΠΈ Π½Π° Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ.
     

    Π—Π°Ρ€Π°Π· ΠΌΠΈ Ρƒ ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ Data Scientist Ρƒ Π½Π°ΡˆΡƒ ΠΏΠΎΡ€Ρ‚Ρ„Π΅Π»ΡŒΠ½Ρƒ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΡŽ TENTENS Tech.
     

    TENTENS Tech β€” ΡƒΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΡΡŒΠΊΠ° IT-компанія, Ρ‰ΠΎ розробляє ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠΈ Ρƒ сфСрі стрімінгу Ρ‚Π° social discovery. Команда TENTENS Tech ΠΌΠ°Ρ” досвід ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½ΠΈΡ… запусків дСсятків ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρ„ΠΎΡ€ΠΌ, якими ΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚ΡƒΡŽΡ‚ΡŒΡΡ ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½ΠΈ людСй Π½Π° всіх ΠΊΠΎΠ½Ρ‚ΠΈΠ½Π΅Π½Ρ‚Π°Ρ… світу (ΠΎΠΊΡ€Ρ–ΠΌ Антарктиди, ΠΏΠΎΠΊΠΈ Ρ‰ΠΎ). А слоган We don’t think limits Π²Ρ–Π΄ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ°Ρ” як стратСгічнС мислСння ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—, Ρ‚Π°ΠΊ Ρ– ΠΌΠΎΡ‚ΠΈΠ²Π°Ρ†Ρ–ΡŽ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ Π·Π°Π²ΠΆΠ΄ΠΈ ΠΌΡ‡Π°Ρ‚ΠΈ Π΄Π°Π»Π΅ΠΊΠΎ Π·Π° Π³ΠΎΡ€ΠΈΠ·ΠΎΠ½Ρ‚. ΠœΠ°Ρ”ΠΌΠΎ ΠΏΠΎΡ‚ΡƒΠΆΠ½Ρƒ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΈ Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ Π· 20+ співробітників.
     

    Π¨ΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ: Ρ‚Π°Π»Π°Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΠΎΠ³ΠΎ data scientist-Π° Π· досвідом Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Ρ€Ρ–ΠΊ+, який full-time Π±ΡƒΠ΄Π΅ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π· ΠΊΠΎΠ»Π΅Π³Π°ΠΌΠΈ розробляти Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½Ρ– ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ– для ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π΅Π± бізнСсу Ρ– Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π²ΠΆΠ΅ наявні. Π£ вас Π±ΡƒΠ΄Π΅ ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ–Π· Ρ€Ρ–Π·Π½ΠΎΠΌΠ°Π½Ρ–Ρ‚Π½ΠΈΠΌΠΈ Ρ‚ΠΈΠΏΠ°ΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° модСлями, застосовувати Π½ΠΎΠ²Ρ–Ρ‚Π½Ρ– ΠΏΡ–Π΄Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈ Π² області AΠ† Ρ‚Π° ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π½Π°ΠΉΠΊΡ€Π°Ρ‰Ρ– Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ для ΠΏΠΎΡ‚Ρ€Π΅Π± бізнСсу.
     

    Π―ΠΊΡ– Π²ΠΈΠΊΠ»ΠΈΠΊΠΈ Ρ‡Π΅ΠΊΠ°ΡŽΡ‚ΡŒ Π½Π° Ρ‚Π΅Π±Π΅ Π² Ρ€ΠΎΠ»Ρ– Data Scientist:

    β€” Π ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ Π²ΠΆΠ΅ наявних ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Ρ– Ρ—Ρ… сСрвісів (Π°Π½Ρ‚ΠΈΡ„Ρ€ΠΎΠ΄, ΠΎΡ†Ρ–Π½ΠΊΠ° ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³Ρƒ, модСрація);
    β€” Бпівпраця Π· Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΠ°ΠΌΠΈ, DE-спСціалістами Ρ‚Π° Ρ–Π½ΡˆΠΈΠΌΠΈ Ρ–Π½ΠΆΠ΅Π½Π΅Ρ€Π°ΠΌΠΈ для ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ складних ML-ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π²;
    β€” End-to-end Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ° Ρ– впровадТСння Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… ML-сСрвісів;
    β€” ЗабСзпСчСння якості ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² трСнування Ρ‚Π° тСстування ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ;
    β€” Π ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ° Ρ– впровадТСння систСм ΠΌΠΎΠ½Ρ–Ρ‚ΠΎΡ€ΠΈΠ½Π³Ρƒ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ;
     

    Що для нас ваТливо:

    β€” Π’ΠΏΠ΅Π²Π½Π΅Π½Π΅ володіння SQL Ρ‚Π° Python;
    β€” Π’ΠΏΠ΅Π²Π½Π΅Π½Ρ– знання ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ, Ρ‚Π΅ΠΎΡ€Ρ–Ρ— ймовірностСй Ρ‚Π° статистики;
    β€” Знання класичних ML-Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ–Π²;
    β€” Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· ML-Ρ„Ρ€Π΅ΠΉΠΌΠ²ΠΎΡ€ΠΊΠ°ΠΌΠΈ Ρ‚Π° Π±Ρ–Π±Π»Ρ–ΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ°ΠΌΠΈ для ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;
    β€” Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· GCP/Azure/AWS;
    β€” Досвід Ρ€Π΅Π°Π»Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ— Ρ– ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΠΊΠΈ ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² трСнування/тСстування ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ;
    β€” Знання Docker, розуміння IaS;
    β€” ΠΠΊΡƒΡ€Π°Ρ‚Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ, ΡƒΠ²Π°Π³Π° Π΄ΠΎ Π΄Π΅Ρ‚Π°Π»Π΅ΠΉ, ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΡ‡Π½Π΅ мислСння;
    β€” Вміння ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π² ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρ–.
     

    SKELAR foundation β€” Π±Π»Π°Π³ΠΎΠ΄Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΠΉ Ρ„ΠΎΠ½Π΄, створСний співробітниками ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—. Π’ ΠΌΠ΅ΠΆΠ°Ρ… Ρ–Π½Ρ–Ρ†Ρ–Π°Ρ‚ΠΈΠ²ΠΈ ΡΡ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΡ”ΠΌΠΎ Ρ‚Π° фінансуємо ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΈ, Ρ‰ΠΎ ΡΠΏΡ€ΠΈΡΡŽΡ‚ΡŒ подоланню наслідків Π²Ρ–ΠΉΠ½ΠΈ Ρ‚Π° Π²Ρ–Π΄Π½ΠΎΠ²Π»Π΅Π½Π½ΡŽ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ.

    SKELAR β€” сСрСдовищС для саморСалізації людСй, які Π·Π΄Π°Ρ‚Π½Ρ– створити ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½Ρ– ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—. Ми Ρ‚Π°ΠΊΡ– ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ— Π½Π°Π·ΠΈΠ²Π°Ρ”ΠΌΠΎ the next big everything. Π’Ρ–Ρ€ΠΈΠΌΠΎ Π² Ρ—Ρ… ΠΏΠΎΡ‚ΡƒΠΆΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Ρ‚Π° ΠΌΠ°ΡΡˆΡ‚Π°Π±.

    Ми ΠΏΠ»Π°Π½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ ΠΉ Π½Π°Π΄Π°Π»Ρ– Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΠΈ tech-бізнСси, ΠΏΡ–Π΄ΠΊΠΎΡ€ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π³Π»ΠΎΠ±Π°Π»ΡŒΠ½Ρ– Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ задля ΠΏΠ΅Ρ€Π΅ΠΌΠΎΠ³ΠΈ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ πŸ‡ΊπŸ‡¦
     

    Для Ρ†ΡŒΠΎΠ³ΠΎ створили всі моТливості всСрСдині нашого Π²Π΅Π½Ρ‡ΡƒΡ€ Π±Ρ–Π»Π΄Π΅Ρ€Π°:
    β€” 8 інфраструктурних ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄, які Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠ°Π³Π°ΡŽΡ‚ΡŒ бізнСсам Π·Π°ΠΊΡ€ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π±ΡƒΠ΄ΡŒ-які питання: Π²Ρ–Π΄ Ρ€Π΅ΠΊΡ€ΡƒΡ‚ΠΈΠ½Π³Ρƒ Ρ– ΠΊΠΎΠΌΡƒΠ½Ρ–ΠΊΠ°Ρ†Ρ–ΠΉ Π΄ΠΎ фінансів Ρ‚Π° ΡŽΡ€ΠΈΠ΄ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… ΠΏΠΈΡ‚Π°Π½ΡŒ;
    β€” Π‘ΠΏΡ–Π»ΡŒΠ½ΠΎΡ‚Π° Ρ„Π°ΡƒΠ½Π΄Π΅Ρ€Ρ–Π², які Π²ΠΆΠ΅ запустили Π½Π΅ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½ бізнСс ΠΉ ΠΌΠΎΠΆΡƒΡ‚ΡŒ ділитися ΠΏΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΠΌ досвідом;
    β€” Π’Π½ΡƒΡ‚Ρ€Ρ–ΡˆΠ½Ρ– ΠΊΠ»ΡƒΠ±ΠΈ Π·Π° профСсійними напрямками: ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚ΠΈΠ½Π³, Ρ€ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ°, фінанси, Ρ€Π΅ΠΊΡ€ΡƒΡ‚ΠΈΠ½Π³;
    β€” Π’Ρ€Π΅Π½Ρ–Π½Π³ΠΈ, курси, відвідування ΠΊΠΎΠ½Ρ„Π΅Ρ€Π΅Π½Ρ†Ρ–ΠΉ;
    β€” ΠœΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π΅ страхування, ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΠΉ Π»Ρ–ΠΊΠ°Ρ€.

    Π”Π°Π²Π°ΠΉ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π±ΡƒΠ΄ΡƒΠ²Π°Ρ‚ΠΈ the next big everything!

    More
  • Β· 107 views Β· 5 applications Β· 10d

    Equity Analyst

    Ukraine Β· Product Β· 2 years of experience Β· Upper-Intermediate
    ΠŸΡ€ΠΈΠ²Ρ–Ρ‚! Ми SFORS β€” Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Π° компанія, Π΄Π΅ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄Π΅Ρ€ΠΈ ΡΡ‚Π°ΡŽΡ‚ΡŒ ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½ΠΈΠΌΠΈ! БпСціалізуємося Π½Π° Ρ‚ΠΎΡ€Π³Ρ–Π²Π»Ρ– Π½Π° світових фінансових Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠ°Ρ… Ρ– Ρ” ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ Ρ–Π· ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΎΠ²ΠΈΡ… Π³Ρ€Π°Π²Ρ†Ρ–Π² Ρƒ сфСрі ΠΏΡ€ΠΎΠΏ-Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³Ρƒ Ρ‚Π° Π»Ρ–Π΄Π΅Ρ€Ρ–Π² ΠΏΡ€Π΅ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚Ρƒ. Π’ΠΆΠ΅ 20 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² компанія ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½Π° Π½Π° Ρ„ΠΎΠ½Π΄ΠΎΠ²ΠΎΠΌΡƒ Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ,...

    ΠŸΡ€ΠΈΠ²Ρ–Ρ‚!

    Ми SFORS β€” Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Π° компанія, Π΄Π΅ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄Π΅Ρ€ΠΈ ΡΡ‚Π°ΡŽΡ‚ΡŒ ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½ΠΈΠΌΠΈ!

    БпСціалізуємося Π½Π° Ρ‚ΠΎΡ€Π³Ρ–Π²Π»Ρ– Π½Π° світових фінансових Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠ°Ρ… Ρ– Ρ” ΠΎΠ΄Π½ΠΈΠΌ Ρ–Π· ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΎΠ²ΠΈΡ… Π³Ρ€Π°Π²Ρ†Ρ–Π² Ρƒ сфСрі ΠΏΡ€ΠΎΠΏ-Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³Ρƒ Ρ‚Π° Π»Ρ–Π΄Π΅Ρ€Ρ–Π² ΠΏΡ€Π΅ΠΌΠ°Ρ€ΠΊΠ΅Ρ‚Ρƒ.

    Π’ΠΆΠ΅ 20 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² компанія ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½Π° Π½Π° Ρ„ΠΎΠ½Π΄ΠΎΠ²ΠΎΠΌΡƒ Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ, завдяки Π·Π½Π°Ρ‡Π½ΠΈΠΌ інвСстиціям Ρƒ Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄Π΅Ρ€Ρ–Π², Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²Ρ– Ρ‚Π΅Ρ…Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³Ρ–Ρ—, прогрСсивну модСль Ρ€ΠΈΠ·ΠΈΠΊ-ΠΌΠ΅Π½Π΅Π΄ΠΆΠΌΠ΅Π½Ρ‚Ρƒ Ρ‚Π° створСння Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΡ… Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³ΠΎΠ²ΠΈΡ… стратСгій β€” усС Ρ‚Π΅, Ρ‰ΠΎ Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠ°Π³Π°Ρ” Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄Π΅Ρ€Π°ΠΌ стати ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½ΠΈΠΌΠΈ.

    ΠŸΡ€ΠΈ Ρ†ΡŒΠΎΠΌΡƒ SFORS ΠΎΠΏΠ΅Ρ€ΡƒΡ” Π²ΠΈΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π½ΠΎ власними ΠΊΠΎΡˆΡ‚Π°ΠΌΠΈ Ρ‚Π° Π½Π΅ Π·Π°Π»ΡƒΡ‡Π°Ρ” сторонніх інвСстицій.

    Π£ ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ Trading Research & Development ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Research Analyst для покриття research- Ρ‚Π° quant-процСсів Ρƒ Π²Ρ–Π΄Π΄Ρ–Π»Ρ–.

     

    Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ‚ΠΈ ΠΎΠ±Π΅Ρ€Π΅Ρˆ Ρ†ΡŽ Π²Π°ΠΊΠ°Π½ΡΡ–ΡŽ, ось Ρ‰ΠΎ Ρ‚ΠΈ Ρ€ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΠΈΠΌΠ΅Ρˆ:

     

    • ДослідТуй світові фінансові Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠΈ.

    Щодня відстСТуй Π°ΠΊΡ†Ρ–Ρ— Ρ€Ρ–Π·Π½ΠΈΡ… ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ світу, Π·ΠΎΠΊΡ€Π΅ΠΌΠ° ΠΏΡ€ΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΈΡ… сСкторів БША. ΠšΠΎΠΌΠ±Ρ–Π½ΡƒΠΉ Π³Π΅ΠΎΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½Ρ– Ρ‚Π° ΠΌΠ°ΠΊΡ€ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄Ρ–Ρ—, ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ– Ρ€Π΅Π»Ρ–Π·ΠΈ Ρ‚Π° ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΊΠΎΠ²Ρ– Π΄Π°Π½Ρ–, Π°Π±ΠΈ Π²Π»ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΠΈ Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠΎΠ²ΠΈΠΉ Ρ–ΠΌΠΏΡƒΠ»ΡŒΡ Ρ€Π°Π½Ρ–ΡˆΠ΅ Π·Π° Ρ–Π½ΡˆΠΈΡ….

    • Виявляй закономірності Ρ‚Π° систСмні взаємозв’язки.

    Π€ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»ΡŽΠΉ власні Π³Ρ–ΠΏΠΎΡ‚Π΅Π·ΠΈ Ρ‰ΠΎΠ΄ΠΎ ΠΏΠΎΠ²Π΅Π΄Ρ–Π½ΠΊΠΈ сСкторів Ρ‚Π° ΠΎΠΊΡ€Π΅ΠΌΠΈΡ… ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΠΉ, Π±ΡƒΠ΄ΡƒΠΉ сцСнарії ΠΉ пСрСвіряй Ρ—Ρ… Π½Π° Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠΎΠ²ΠΈΡ… Ρ€ΡƒΡ…Π°Ρ….

    • Π—Π±ΠΈΡ€Π°ΠΉ Ρ‚Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·ΡƒΠΉ Π΄Π°Π½Ρ–.

    ΠŸΡ€Π°Ρ†ΡŽΠΉ Ρ–Π· Π·Π²Ρ–Ρ‚Π°ΠΌΠΈ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΠΉ, Π³Π°Π»ΡƒΠ·Π΅Π²ΠΈΠΌΠΈ дослідТСннями Ρ‚Π° Π°Π»ΡŒΡ‚Π΅Ρ€Π½Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΡŽ data. Використовуй усС, Ρ‰ΠΎ Π΄Π°Ρ” edge.

    • Π€Ρ–Π»ΡŒΡ‚Ρ€ΡƒΠΉ, модСлюй, пСрСвіряй.

    Π‘ΡƒΠ΄ΡƒΠΉ Π΅ΠΊΠΎΠ½ΠΎΠΌΠ΅Ρ‚Ρ€ΠΈΡ‡Π½Ρ– Ρ‚Π° ML-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ–, ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Ρ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΡŽΡ‡ΠΈ Ρ–Π΄Π΅Ρ— Π½Π° протСстовані сигнали. ΠŸΡ–Π΄Π΄Π°Π²Π°ΠΉ Ρ—Ρ… stress-тСстам Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ ΠΉ залишай лишС Ρ‚Π΅, Ρ‰ΠΎ Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΡ”.

    • Діставайся суті.

    Відділяй ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΎΠ²Ρ– Π΄Ρ€Π°ΠΉΠ²Π΅Ρ€ΠΈ Π²Ρ–Π΄ Ρ–Π½Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΡˆΡƒΠΌΡƒ.

    • Пояснюй Π·Ρ€ΠΎΠ·ΡƒΠΌΡ–Π»ΠΎ Ρ‚Π° Π»Π°ΠΊΠΎΠ½Ρ–Ρ‡Π½ΠΎ.

    ΠŸΠ΅Ρ€Π΅Ρ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΠΉ масиви Ρ†ΠΈΡ„Ρ€ Π½Π° Π΄Π°ΡˆΠ±ΠΎΡ€Π΄ΠΈ, Π³Ρ€Π°Ρ„Ρ–ΠΊΠΈ Ρ‚Π° Π»Π°ΠΊΠΎΠ½Ρ–Ρ‡Π½Ρ– статті, якими Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄Π΅Ρ€ ΠΌΠΎΠΆΠ΅ скористатися Π½Π΅Π³Π°ΠΉΠ½ΠΎ. ΠŸΡ€ΠΎΠ²ΠΎΠ΄ΡŒ Π²Π½ΡƒΡ‚Ρ€Ρ–ΡˆΠ½Ρ– Π»Π΅ΠΊΡ†Ρ–Ρ— ΠΉ ΠΏΠΎΡˆΠΈΡ€ΡŽΠΉ знання Π² ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ—.

    • Π’Π΄ΠΎΡΠΊΠΎΠ½Π°Π»ΡŽΠΉΡΡ щодня.

    Π ΠΈΠ½ΠΎΠΊ Π·ΠΌΡ–Π½ΡŽΡ”Ρ‚ΡŒΡΡ Ρ‰ΠΎΡ…Π²ΠΈΠ»ΠΈΠ½ΠΈ β€” ΠΎΠΏΠ°Π½ΠΎΠ²ΡƒΠΉ Π½ΠΎΠ²Ρ– інструмСнти ΠΉ звіряй своє бачСння Π· ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΈΠΌΠΈ подіями, Ρ‰ΠΎΠ± Ρ‚Π²Ρ–ΠΉ edge залишався свіТим Ρ– гострим.

    • ΠžΠΏΡ‚ΠΈΠΌΡ–Π·ΡƒΠΉ процСси Ρ‚Π° Ρ–Π½Ρ–Ρ†Ρ–ΡŽΠΉ Π½ΠΎΠ²Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΈ.

    ΠŸΠΎΠ±Π°Ρ‡ΠΈΠ², Π΄Π΅ ΠΌΠΎΠΆΠ½Π° ΠΏΠΎΠΊΡ€Π°Ρ‰ΠΈΡ‚ΠΈ ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΈΠΉ процСс Ρ‡ΠΈ створити Π½ΠΎΠ²ΠΈΠΉ? ΠŸΡ–Π΄Π³ΠΎΡ‚ΡƒΠΉ Π°Ρ€Π³ΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ кСйс— Ρ– ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€ΠΈΠΌΠΎ ΠΉΠΎΠ³ΠΎ Π² Π΄Ρ–Ρ— Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ.

    ΠžΡ‡Ρ–ΠΊΡƒΠ²Π°Π½Ρ– знання Ρ‚Π° Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠΈ:

    Hard Skills

    • ЕкспСртиза (2Ρ€.+) Π² ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌΡƒ Π°Π±ΠΎ Π΄Π΅ΠΊΡ–Π»ΡŒΠΊΠΎΡ… напрямах:
      • Financial Analysis
      • Macroeconomic Analysis
      • Quantitative Analysis
      • Investment & Asset Management
    • Π“Π»ΠΈΠ±ΠΎΠΊΠ΅ розуміння фінансових Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡ–Π², особливо Π² US Equity.
    • Володіння Python Ρ‚Π° SQL для ΠΎΠ±Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ….
    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π· Bloomberg Terminal β€” Π±ΡƒΠ΄Π΅ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³ΠΎΡŽ.
    • ΠΠ½Π³Π»Ρ–ΠΉΡΡŒΠΊΠ°: B2 Ρ– Π²ΠΈΡ‰Π΅.

    Soft Skills

    • АналітичнС мислСння Ρ‚Π° Π΄ΠΎΠΏΠΈΡ‚Π»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ.
    • Командна Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π°, ΡΠ°ΠΌΠΎΡΡ‚Ρ–ΠΉΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ, Ρ–Π½Ρ–Ρ†Ρ–Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ.
    • Високий Ρ€Ρ–Π²Π΅Π½ΡŒ самоорганізації Ρ‚Π° систСмності.

    Π’ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ Π΄ΠΎ досвіду

    • Middle: 2+ Ρ€ΠΎΠΊΠΈ досвіду Π² Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ†Ρ– Π°Π±ΠΎ Π°ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΠΌΡƒ Ρ‚Ρ€Π΅ΠΉΠ΄ΠΈΠ½Π³Ρƒ.
    • Senior: 4+ Ρ€ΠΎΠΊΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³Ρ–Ρ‡Π½ΠΎΠ³ΠΎ досвіду.

    ΠœΡ–ΠΆΠ½Π°Ρ€ΠΎΠ΄Π½Π° сСртифікація (CFA, FRM, CAIA, ACCA Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ) β€” ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³Π° Π°Π±ΠΎ процСс Ρ—Ρ— здобуття.

     

    More
  • Β· 48 views Β· 3 applications Β· 26d

    Data Scientist (NLP + Recommender Systems)

    Ukraine Β· Product Β· 3 years of experience Ukrainian Product πŸ‡ΊπŸ‡¦
    Команда MEGOGO ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ” Data Scientist, який Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ вдосконалити Π½Π°ΡˆΡ– систСми пСрсоналізації, ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ Ρ‚Π° Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°Ρ†Ρ–ΠΉ. Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ‚ΠΎΠ±Ρ– Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²ΠΎ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π· Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΠΌΠΈ ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½Ρ–Π² користувачів, застосовувати NLP-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ– Π² ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΊΡˆΠ΅Π½Ρ– Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΠΈ сучасні...

    Команда MEGOGO ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ” Data Scientist, який Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ вдосконалити Π½Π°ΡˆΡ– систСми пСрсоналізації, ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ Ρ‚Π° Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°Ρ†Ρ–ΠΉ. Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ‚ΠΎΠ±Ρ– Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²ΠΎ ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π· Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΠΌΠΈ ΠΌΡ–Π»ΡŒΠΉΠΎΠ½Ρ–Π² користувачів, застосовувати NLP-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ– Π² ΠΏΡ€ΠΎΠ΄Π°ΠΊΡˆΠ΅Π½Ρ– Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΠΈ сучасні Recommender Systems β€” приєднуйся.

     

    Π©ΠΎ Π½Π° Ρ‚Π΅Π±Π΅ ΠΎΡ‡Ρ–ΠΊΡƒΡ”:

    • Π ΠΎΠ·Ρ€ΠΎΠ±ΠΊΠ° Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΎΠΊ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°Ρ†Ρ–ΠΉ для Ρ€Ρ–Π·Π½ΠΎΠ³ΠΎ Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚Ρƒ;
    • Використання NLP-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ для покращСння ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΡƒ Ρ‚Π° пСрсоналізації;
    • Π£Ρ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ Ρƒ створСнні ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Ρ–Π², ΠΏΠΎΠ²'язаних Π· використанням NLP напрямку(Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·, ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊ, створСння власних Ρ„Ρ–Ρ‡ Π· тСкстової складової, Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ);
    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π· Π²Π΅Π»ΠΈΠΊΠΈΠΌΠΈ масивами ΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚ΡƒΠ²Π°Ρ†ΡŒΠΊΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ… для ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ ΡƒΠ½Ρ–ΠΊΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ пСрсоналізації ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅Π½Ρ‚Ρƒ;
    • Π£Ρ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ Ρƒ ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Ρ– Ρ‚Π° вдосконалСнні ΠΏΠ°ΠΉΠΏΠ»Π°ΠΉΠ½Ρ–Π² для трСнування Ρ‚Π° дСплою ML-ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ;
    • ВСстування Π³Ρ–ΠΏΠΎΡ‚Π΅Π·, запуск A/B СкспСримСнтів Ρ‚Π° інтСрпрСтація Ρ—Ρ… Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Ρ–Π²;
    • Бпівпраця Ρ– ΠΎΠ±ΠΌΡ–Π½ досвідом Π· Ρ–Π½ΡˆΠΈΠΌΠΈ DS-фахівцями для Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡ Π² суміТних напрямках.

     

    НСобхідний досвід:

    • 3+ Ρ€ΠΎΠΊΠΈ досвіду Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π² Ρ€ΠΎΠ»Ρ– Data Scientist Π°Π±ΠΎ ML Engineer;
    • Π’ΠΏΠ΅Π²Π½Π΅Π½Π΅ знання Python Ρ‚Π° Π±Ρ–Π±Π»Ρ–ΠΎΡ‚Π΅ΠΊ для Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… Ρ‚Π° машинного навчання (Pandas, Scikit-learn, PyTorch Π°Π±ΠΎ TensorFlow);
    • Розуміння Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ–Π² Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°Ρ†Ρ–ΠΉΠ½ΠΈΡ… систСм: collaborative filtering, matrix factorization, content-based methods, hybrid models, RL;
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· NLP-ΠΏΡ–Π΄Ρ…ΠΎΠ΄Π°ΠΌΠΈ: embedding models, text classification, entity recognition, transformers;
    • Досвід провСдСння складних EDA Π½Π° Ρ€Π΅Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…;
    • Π‘Π°Π·ΠΎΠ²ΠΈΠΉ досвід Π· MLOps-ΠΏΡ–Π΄Ρ…ΠΎΠ΄Π°ΠΌΠΈ;
    • Розуміння A/B тСстування, ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€ΠΊΠΈ статистичних Π³Ρ–ΠΏΠΎΡ‚Π΅Π·;
    • Π”ΠΎΠ±Ρ€Π΅ розуміння SQL Ρ‚Π° Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Π° Π΄Π°Π½ΠΈΡ…: Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Π° Π· Π±ΡƒΠ΄ΡŒ-якими Π΄ΠΆΠ΅Ρ€Π΅Π»Π°ΠΌΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… (SQL, noSQL, Π²Π΅ΠΊΡ‚ΠΎΡ€Π½Ρ– Π±Π°Π·ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, column-oriented Π±Π°Π·ΠΈ Π΄Π°Π½ΠΈΡ… , Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ).

     

    Π¨ΡƒΠΊΠ°Ρ”ΠΌΠΎ Π»ΡŽΠ΄ΠΈΠ½Ρƒ, яка:

    • ΠœΠ°Ρ” баТання ставати ΡΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ–ΡˆΠ΅ Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Π· командою;
    • ΠœΠ°Ρ” RnD mindset: розуміння ΠΊΠΎΠ»ΠΈ Ρ‚Ρ€Π΅Π±Π° Π·Ρ€ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΠΈ швидко для ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€ΠΊΠΈ Π³Ρ–ΠΏΠΎΡ‚Π΅Π·ΠΈ Ρ– ΠΊΠΎΠ»ΠΈ Π΄ΡƒΠΆΠ΅ якісно, Π±ΠΎ Π²Ρ–Π΄ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Ρƒ Π·Π°Π»Π΅ΠΆΠΈΡ‚ΡŒ ΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚ΡƒΠ²Π°Ρ†ΡŒΠΊΠΈΠΉ досвід тисяч людСй;
    • Π“ΠΎΡ‚ΠΎΠ²Π° Π²Ρ–Π΄ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΎ Π²ΠΈΡΠ»ΠΎΠ²Π»ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π±ΡƒΠ΄ΡŒ-які свої Π΄ΡƒΠΌΠΊΠΈ.

     

    Π‘ΡƒΠ΄Π΅ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³ΠΎΡŽ:

    • Досвід Π· Elasticsearch Π°Π±ΠΎ Ρ–Π½ΡˆΠΈΠΌΠΈ ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΠΎΠ²ΠΈΠΌΠΈ систСмами;
    • Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΠ°ΠΌΠΈ Π³Π»ΠΈΠ±ΠΎΠΊΠΎΠ³ΠΎ навчання: transformers, reinforcement learning, autoencoders, Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ.
       

    Π©ΠΎ ΠΌΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:

    • Π ΠΎΠ±ΠΎΡ‚Ρƒ Π² ΡΡ‚Π°Π±Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρ–ΠΉ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ— β€” Π°Π΄ΠΆΠ΅ ΠΌΠΈ ΠΏΠΎΠ½Π°Π΄ 10 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π² Π½Π° Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ;
    • Дійсно Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²Ρ– завдання: Π±Π΅Ρ€ΠΈ ΡƒΡ‡Π°ΡΡ‚ΡŒ Ρƒ створСнні мСдіасСрвісу ΠΌΠ°ΠΉΠ±ΡƒΡ‚Π½ΡŒΠΎΠ³ΠΎ;
    • Відносини, ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Π°Π½Ρ– Π½Π° Π΄ΠΎΠ²Ρ–Ρ€Ρ–;
    • Π‘Π°Π³Π°Ρ‚ΠΎ моТливостСй для Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ;
    • НСймовірно ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Ρ– ΠΊΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²ΠΈ;
    • Π‘Π΅Π·ΠΊΠΎΡˆΡ‚ΠΎΠ²Π½Ρ– ΡƒΡ€ΠΎΠΊΠΈ Π°Π½Π³Π»Ρ–ΠΉΡΡŒΠΊΠΎΡ— ΠΌΠΎΠ²ΠΈ;
    • Заняття Π· плавання, Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΆ ΡƒΡ€ΠΎΠΊΠΈ Π½Π°ΡΡ‚ΠΎΠ»ΡŒΠ½ΠΎΠ³ΠΎ тСнісу;
    • ΠšΠΎΡ€ΠΏΠΎΡ€Π°Ρ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ психолога;
    • Для співробітників ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ— Π·Π½ΠΈΠΆΠΊΠΈ Π²Ρ–Π΄ Π±Ρ€Π΅Π½Π΄Ρ–Π² ΠΏΠ°Ρ€Ρ‚Π½Π΅Ρ€Ρ–Π².

       

    Ми ΠΏΡ€Π°Π³Π½Π΅ΠΌΠΎ Π±ΡƒΡ‚ΠΈ Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΎΠ΄Π°Π²Ρ†Π΅ΠΌ, якого ΠΎΠ±ΠΈΡ€Π°ΡŽΡ‚ΡŒ.

    Π‘ΡƒΠ΄Π΅ΠΌΠΎ вдячні, якщо заповниш ΠΊΠΎΡ€ΠΎΡ‚ΠΊΠ΅ опитування ΠΏΡ€ΠΎ Ρ‚Π΅, Ρ‰ΠΎ Π΄Π»Ρ Ρ‚Π΅Π±Π΅ Π²Π°ΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΎ. Π¦Π΅ Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅ Π½Π°ΠΌ ΠΊΡ€Π°Ρ‰Π΅ Ρ€ΠΎΠ·ΡƒΠΌΡ–Ρ‚ΠΈ очікування ΠΊΠ°Π½Π΄ΠΈΠ΄Π°Ρ‚Ρ–Π² Ρ– ΡΡ‚Π²ΠΎΡ€ΡŽΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Ρ‰Π΅ Π±Ρ–Π»ΡŒΡˆ ΠΊΠΎΠΌΡ„ΠΎΡ€Ρ‚Π½Π΅ сСрСдовищС Π² MEGOGO.

     

    Посилання Ρ‚ΡƒΡ‚ - https://bit.ly/43YaxBH

     

    Π’Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π°ΡŽΡ‡ΠΈ Π½Π° Π²Π°ΠΊΠ°Π½ΡΡ–ΡŽ Ρ– Π½Π°Π΄Ρ–ΡΠ»Π°Π²ΡˆΠΈ своє Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅ Π² ΠšΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΡŽ (Π’ΠžΠ’ Β«ΠœΠ•Π“ΠžΠ“ΠžΒ»), зарСєстровану ΠΉ Π΄Ρ–ΡŽΡ‡Ρƒ Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎ Π΄ΠΎ законодавства Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ, рСєстраційний Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ€ 38347009, адрСса: Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½Π°, 01011, місто ΠšΠΈΡ—Π², Π²ΡƒΠ».Рибальська, Π±ΡƒΠ΄ΠΈΠ½ΠΎΠΊ 22 (Π΄Π°Π»Ρ– Β«ΠšΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΡΒ»), Π²ΠΈ ΠΏΡ–Π΄Ρ‚Π²Π΅Ρ€Π΄ΠΆΡƒΡ”Ρ‚Π΅ Ρ‚Π° погодТуєтСся Π· Ρ‚ΠΈΠΌ, Ρ‰ΠΎ ΠšΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–Ρ обробляє Π²Π°ΡˆΡ– особисті Π΄Π°Π½Ρ–, прСдставлСні Ρƒ Π²Π°ΡˆΠΎΠΌΡƒ Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅, Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π½ΠΎ Π΄ΠΎ Π—Π°ΠΊΠΎΠ½Ρƒ Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ Β«ΠŸΡ€ΠΎ захист ΠΏΠ΅Ρ€ΡΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…Β» Ρ‚Π° ΠΏΡ€Π°Π²ΠΈΠ» GDPR.

    More
  • Β· 52 views Β· 3 applications Β· 19d

    Data Scientist

    Office Work Β· Ukraine (Kyiv) Β· Product Β· 3 years of experience
    Π’Ρ–Ρ‚Π°Ρ”ΠΌΠΎ Π² King Group місці, Π΄Π΅ Π·ΡƒΡΡ‚Ρ€Ρ–Ρ‡Π°ΡŽΡ‚ΡŒΡΡ Π½Π°ΠΉΠΊΡ€Π°Ρ‰Ρ– люди Π· IT- Ρ‚Π° Π³Π΅ΠΌΠ±Π»Ρ–Π½Π³-індустрії, Ρ‰ΠΎΠ± Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Ρ€ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΠΈ Π΄ΠΈΠ²ΠΎΠ²ΠΈΠΆΠ½Ρ– Ρ€Π΅Ρ‡Ρ–. Ми ΠΎΠΏΠ΅Ρ€ΡƒΡ”ΠΌΠΎ числСнними ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚Π°ΠΌΠΈ Ρƒ сфСрі iGaming Π½Π° Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠ°Ρ… Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ, Π„Π²Ρ€ΠΎΠΏΠΈ Ρ‚Π° БША, інвСстуємо Ρƒ Π²Π΅Π½Ρ‡ΡƒΡ€Π½Ρ– стартапи, пСрспСктивні Ρ–Π΄Π΅Ρ—...

    Π’Ρ–Ρ‚Π°Ρ”ΠΌΠΎ Π² King Group γƒΌ місці, Π΄Π΅ Π·ΡƒΡΡ‚Ρ€Ρ–Ρ‡Π°ΡŽΡ‚ΡŒΡΡ Π½Π°ΠΉΠΊΡ€Π°Ρ‰Ρ– люди Π· IT- Ρ‚Π° Π³Π΅ΠΌΠ±Π»Ρ–Π½Π³-індустрії, Ρ‰ΠΎΠ± Ρ€Π°Π·ΠΎΠΌ Ρ€ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΠΈ Π΄ΠΈΠ²ΠΎΠ²ΠΈΠΆΠ½Ρ– Ρ€Π΅Ρ‡Ρ–. Ми ΠΎΠΏΠ΅Ρ€ΡƒΡ”ΠΌΠΎ числСнними ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚Π°ΠΌΠΈ Ρƒ сфСрі iGaming Π½Π° Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΠ°Ρ… Π£ΠΊΡ€Π°Ρ—Π½ΠΈ, Π„Π²Ρ€ΠΎΠΏΠΈ Ρ‚Π° БША, інвСстуємо Ρƒ Π²Π΅Π½Ρ‡ΡƒΡ€Π½Ρ– стартапи, пСрспСктивні Ρ–Π΄Π΅Ρ— Ρ‚Π° людСй. 
    Ми Π°ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎ зростаємо Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·ΡˆΠΈΡ€ΡŽΡ”ΠΌΠΎΡΡ, ΡƒΡΠΏΡ–ΡˆΠ½ΠΎ Π·Π°ΠΏΡƒΡΡ‚ΠΈΠ²ΡˆΠΈ Ρ‚Π° Ρ€ΠΎΠ·ΡˆΠΈΡ€ΠΈΠ²ΡˆΠΈ Π½ΠΈΠ·ΠΊΡƒ Π½ΠΎΠ²ΠΈΡ… ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Ρ–Π² протягом ΠΎΡΡ‚Π°Π½Π½ΡŒΠΎΠ³ΠΎ Ρ€ΠΎΠΊΡƒ.

    Наразі ΠΌΠΈ Ρƒ ΠΏΠΎΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ… Data Scientist, Ρ‰ΠΎ Π΄ΠΎΡ”Π΄Π½Π°Ρ”Ρ‚ΡŒΡΡ Ρ‚Π° ΠΏΡ–Π΄ΡΠΈΠ»ΠΈΡ‚ΡŒ Π½Π°ΡˆΡƒ Analytics & Insights ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Ρƒ.

    ΠžΡΠ½ΠΎΠ²Π½Ρ– Π²ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΈ:
    β€” Π‘Ρ‚ΡƒΠΏΡ–Π½ΡŒ Π±Π°ΠΊΠ°Π»Π°Π²Ρ€Π°/магістра Π°Π±ΠΎ Π΅ΠΊΠ²Ρ–Π²Π°Π»Π΅Π½Ρ‚Π½ΠΈΠΉ досвід Ρƒ Π³Π°Π»ΡƒΠ·Ρ– ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ, статистики, Ρ–Π½Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ Ρ‡ΠΈ суміТних Π³Π°Π»ΡƒΠ·Π΅ΠΉ;
    β€” Π“Π»ΠΈΠ±ΠΎΠΊΡ– знання ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠΈ, статистики Ρ‚Π° Ρ‚Π΅ΠΎΡ€Ρ–Ρ— ймовірностСй;
    β€” Навички програмування Π½Π° Python;
    β€” Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Π±Ρ–Π±Π»Ρ–ΠΎΡ‚Π΅ΠΊΠ°ΠΌΠΈ: Pandas, Numpy, Scipy, Scikit-learn, Ρ– Ρ‚Π΄.;
    β€” Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Ρ–Π· SQL;
    β€” Π“Π»ΠΈΠ±ΠΎΠΊΠ΅ розуміння класичних ML Π°Π»Π³ΠΎΡ€ΠΈΡ‚ΠΌΡ–Π²: Clustering, Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Boostings.

     

    ΠžΠ΄Π½ΠΎΠ·Π½Π°Ρ‡Π½ΠΎ Π±ΡƒΠ΄Π΅ вСликою ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³ΠΎΡŽ:
    β€” Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· Time Series modeling;
    β€” Досвід Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ DL framework: TensorFlow, PyTorch (+ CUDA);
    β€” Досвід Π· GCP cloud: BigQuery, Cloud Functions.
     
    Π’ΠΎΠ±Ρ– Ρ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΎ Π΄ΠΎ нас, якщо Ρ‚ΠΈ:
    β€” Π’ΠΎΠ»ΠΎΠ΄Ρ–Ρ”Ρˆ Π²Ρ–Π΄ΠΌΡ–Π½Π½ΠΈΠΌΠΈ Π°Π½Π°Π»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΠΌΠΈ Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠ°ΠΌΠΈ Ρ‚Π° ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΠΌ мислСнням;
    β€” ΠœΠ°Ρ”Ρˆ ΡΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ– ΠΎΡ€Π³Π°Π½Ρ–Π·Π°Ρ‚ΠΎΡ€ΡΡŒΠΊΡ– здібності;
    β€” Π£Π²Π°ΠΆΠ½ΠΈΠΉ Π΄ΠΎ Π΄Π΅Ρ‚Π°Π»Π΅ΠΉ, Π° Ρ‚Π°ΠΊΠΎΠΆ ΠΌΠ°Ρ”Ρˆ Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠΈ комплСксного Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π½Ρ ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ, управління часом Ρ– Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ;
    β€” ΠœΠ°Ρ”Ρˆ ΠΆΠ°Π³Ρƒ Π΄ΠΎ Ρ€Ρ–Π·Π½ΠΎΠ³ΠΎ Ρ€ΠΎΠ΄Ρƒ Π΄ΠΎΡΠ»Ρ–Π΄ΠΆΠ΅Π½ΡŒ Ρ‚Π° самовдосконалСння;
    β€” Π’ΠΎΠ»ΠΎΠ΄Ρ–Ρ”Ρˆ Π½Π°Π²ΠΈΡ‡ΠΊΠ°ΠΌΠΈ Π΅Ρ„Π΅ΠΊΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎΡ— ΠΊΠΎΠΌΡƒΠ½Ρ–ΠΊΠ°Ρ†Ρ–Ρ—, Π·Π΄Π°Ρ‚Π½ΠΈΠΉ Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎ Ρ‚Π° Π»Π°ΠΊΠΎΠ½Ρ–Ρ‡Π½ΠΎ прСдставляти Π΄Π°Π½Ρ– ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π°ΠΌ Ρ‚Π° Π·Π°Ρ†Ρ–ΠΊΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠΌ сторонам.

    Ми ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ:
    β€” Π’Ρ–Π΄ΡΡƒΡ‚Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Π±ΡŽΡ€ΠΎΠΊΡ€Π°Ρ‚Ρ–Ρ— Π² процСсах прийняття Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½ΡŒ Ρ– ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ Π±Π΅Π·ΠΏΠΎΡΠ΅Ρ€Π΅Π΄Π½ΡŒΠΎ Π²ΠΏΠ»ΠΈΠ²Π°Ρ‚ΠΈ Π½Π° ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚/ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚;
    β€” ΠœΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŒ навчатися – Π°Π±ΠΎ Π½Π°Π²Ρ‡Π°Ρ‚ΠΈ (ΠΌΠ°Ρ”ΠΌΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΈ Π· Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π½Π°Ρ‚ΡƒΡ€ΠΈ Ρ‚Π° мСнторства);
    β€” РСалізація Ρ–Π΄Π΅ΠΉ Ρ‡Π΅Ρ€Π΅Π· власні ΠΏΡ€ΠΎΡ”ΠΊΡ‚ΠΈ;
    β€” НС Π±Ρ–ΠΉΡ‚Π΅ΡΡŒ СкспСримСнтувати! ΠŸΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΡƒΠΉΡ‚Π΅ Ρ‚Π° ΠΎΠ²Π½Π΅Ρ€Ρ–Ρ‚ΡŒ процСс Ρ€Π΅Π°Π»Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ—;
    β€” ΠŸΡ–Π΄Ρ‚Ρ€ΠΈΠΌΡƒΡŽΡ‡Π΅ сСрСдовищС Ρ‚Π° ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄Π°, Ρ–Π· якою ΠΌΠΎΠΆΠ½Π° Ρ€ΠΎΠ±ΠΈΡ‚ΠΈ дійсно ΠΊΡ€ΡƒΡ‚Ρ– ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚ΠΈ, Ρ‰ΠΎ Π·ΠΌΡ–Π½ΡŽΡŽΡ‚ΡŒ Ρ€ΠΈΠ½ΠΎΠΊ;
    β€” Π—Π°Ρ€ΠΏΠ»Π°Ρ‚Ρƒ рівня IT-/iGaming-Ρ€ΠΈΠ½ΠΊΡƒ Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠ²Π½ΠΈΠΉ соцпакСт (ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½Π° страховка, ΠΊΠΎΠ½ΡΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ†Ρ–Ρ— Ρ‚Π΅Ρ€Π°ΠΏΠ΅Π²Ρ‚Π° Π² офісі, компСнсація спортзалу, компСнсація вартості Π»Π°Π½Ρ‡Ρ–Π² Π· Π΄ΠΎΡΡ‚Π°Π²ΠΊΠΎΡŽ Ρ‚ΠΎΡ‰ΠΎ);
    β€” Π—Ρ€ΡƒΡ‡Π½ΠΈΠΉ офіс Ρƒ Ρ†Π΅Π½Ρ‚Ρ€Ρ– ΠšΠΈΡ”Π²Π° (ΠΏΡ–ΡˆΠΊΠΈ Π·Ρ– Π—Π²Ρ–Ρ€ΠΈΠ½Π΅Ρ†ΡŒΠΊΠΎΡ—/Π›ΠΈΠ±Ρ–Π΄ΡΡŒΠΊΠΎΡ—) Ρ–Π· зСлСною ΠΏΠ°Π½ΠΎΡ€Π°ΠΌΠ½ΠΎΡŽ Ρ‚Π΅Ρ€Π°ΡΠΎΡŽ. ΠŸΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ° Π±Π»Π΅ΠΊΠ°ΡƒΡ‚Ρ–Π² Π²ΠΈΡ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½Π° Π½Π° 100%;
    β€” Відпустка - Ρƒ Ρ‚Π΅Π±Π΅ Π±ΡƒΠ΄Π΅ ΠΎΠΏΠ»Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Π° відпустки Ρ‚Π° Скстравихідні - Π² Скстрадні Π½Π°Π΄Π°Ρ”ΠΌΠΎ Скстравихідні Π½Π°: одруТСння, народТСння Π΄ΠΈΡ‚ΠΈΠ½ΠΈ, Π½Π΅ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π΄Π±Π°Ρ‡ΡƒΠ²Π°Π½Ρ– ΠΏΠΎΠ΄Ρ–Ρ— Ρ‚Π° Ρ–Π½ΡˆΠ΅;
    β€” Бонус Π·Π° Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°Ρ†Ρ–ΡŽ - Ми Π·Π°Π²ΠΆΠ΄ΠΈ Ρ€Π°Π΄Ρ–Ρ”ΠΌΠΎ Ρ‚Π° Ρ†Ρ–Π½ΡƒΡ”ΠΌΠΎ Ρ‚Π΅, Ρ‰ΠΎ Ρ‚Ρ–ΠΌΠΌΠ΅ΠΉΡ‚ΠΈ Ρ€Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄ΡƒΡŽΡ‚ΡŒ своїх Π΄Ρ€ΡƒΠ·Ρ–Π², Ρ‚ΠΎΠΌΡƒ Π΄ΠΎ ΠΏΠ»ΡŽΡΡ–Π² Ρ€ΠΎΠ±ΠΎΡ‚ΠΈ Π· ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Ρ–Ρ€Π΅Π½ΠΎΡŽ Ρ‚Π° Π½Π°Π΄Ρ–ΠΉΠ½ΠΎΡŽ людиною ΠΌΠΈ Π΄ΠΎΠ΄Π°Ρ”ΠΌΠΎ бонус;
    β€” Π Π΅Π»ΠΎΠΊΠ΅ΠΉΡ‚ - Π·ΠΌΡ–Π½Π° міста проТивання Π·Π°Π²ΠΆΠ΄ΠΈ спонукає Π΄ΠΎ Π΄ΠΎΠ΄Π°Ρ‚ΠΊΠΎΠ²ΠΈΡ… Π²ΠΈΡ‚Ρ€Π°Ρ‚, Π° наш бонус Π΄ΠΎΠΏΠΎΠΌΠ°Π³Π°Ρ” ΠΏΡ€ΠΎΠΉΡ‚ΠΈ Ρ†Π΅ΠΉ ΠΏΠ΅Ρ€Ρ–ΠΎΠ΄ Π±Π΅Π· Π·Π°ΠΉΠ²ΠΈΡ… стрСсів.

    Π―ΠΊΡ‰ΠΎ Ρ‚ΠΈ ΡˆΡƒΠΊΠ°Ρ”Ρˆ для сСбС ΡΡ‚Π°Π±Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρƒ ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΡŽ Π· класними людьми Ρ‚Π° ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²Ρ–ΡΡ‚ΡŽ росту - Ρ‚ΠΎΠ±Ρ– Π΄ΠΎ нас! Відправляй Ρ€Π΅Π·ΡŽΠΌΠ΅!

    More
Log In or Sign Up to see all posted jobs