Artellence

ПРО ПОЗИЦІЮ

Шукаємо в команду людину, яка буде працювати на стику 3-х напрямків: business analysis, data analysis та product management.

Вимоги:

• Досвід business analyst/data analyst/product manager від 1-2 років
• Математичний бекграунд: вища математична освіта (КПІ ІПСА, МехМат Шевченко тощо), бажано олімпіадний досвід
• Розуміння data science та етапів розробки програмних продуктів
• Продуктовий бекграунд: вміння аналізувати ринок, конкурентів, потреби користувачів, висувати та перевіряти продуктові гіпотези
• Досвід роботи з Python та інструментами аналізу даних
• Досвід підготовки презентацій, навчальних матеріалів, технічної документації
• Володіння англійською на рівні B2+

Приклади задач:

• Аналіз внутрішніх даних продукта та пошук можливостей для його оптимізації
• Постановка задач для DS команди, супроводження процесу розробки ML алгоритмів 
• Участь в комбінуванні та тестуванні LLM моделей, написання промптів

ПРО ПОЗИЦІЮ

Вимоги:

• Досвід DS/MLE від 2 років
• Математичний бекграунд: вища математична освіта (КПІ ІПСА, МехМат Шевченко тощо), бажано олімпіадний досвід
• Глибокі знання алгоритмів і структур даних, глибоке розуміння ООП, глибокі теоретичні та практичні знання машинного та глибокого навчання
• Практичний досвід вирішення NLP та Tabular Data ML задач
• Високий рівень володіння Python, включаючи досвід роботи з бібліотеками машинного навчання і володіння принаймні одним із фреймворків глибокого навчання (Tensorflow, Keras, PyTorch)
• Вміння писати чистий, підтримуваний та ефективний код, готовий до production
• Вміння трансформувати бізнес-вимоги у технічні завдання для ML-рішень
• Досвід feature engineering
• Досвід роботи з Git та Docker
• Досвід роботи з базами даних (SQL/NoSQL) для отримання та підготовки даних для моделей

Буде плюсом:

• Досвід вирішення CV завдань
• Досвід успішних виступів на хакатонах/Kaggle
• Досвід роботи з Airflow на рівні запуску та моніторингу завдань
• Розуміння принципів паралелізму в Python та досвід роботи з відповідними бібліотеками

Приклади задач:

• Підвищення точності поточних CV, NLP та інших моделей
• Розробка нових моделей з нуля: від R&D та feature engineering до валідації
• Аналіз великих обсягів даних для пошуку інсайтів та формулювання гіпотез для моделювання