Ищу позицию Junior ML Engineer с возможностью развития в продуктовой команде КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ: - Языки и библиотеки: Python, pandas, NumPy, scikit-learn, matplotlib/seaborn - ML-алгоритмы: линейная и логистическая регрессия, SVM (в т.ч. с нелинейными ядрами), метод ближайших соседей (kNN), деревья решений, ансамблирование, Random Forest, градиентный бустинг (CatBoost / LightGBM / XGBoost), стекинг - ML-инженерия: построение пайплайнов обучения, кросс-валидация, подбор и калибровка моделей, отбор признаков, работа с дисбалансом классов, валидация данных с временной структурой, метрики качества классификации (ROC-AUC, F1, Precision/Recall) - Работа с данными: EDA, обработка пропусков, категоризация признаков, объединение датафреймов, описательная статистика, анализ взаимосвязи переменных, векторизация текстовых данных - SQL: оконные функции, агрегирующие и ранжирующие функции, функции смещения, создание витрин - Инструменты: Git, виртуальные окружения (venv), Jupyter Notebook, ООП
Стажер | Помощник ML-инженер | ML-engineer
· 17.08 · ред.резюме
Стажер | Помощник ML-инженер | ML-engineer
навыки, опыт и другие подробности — на hh.ru
1 коммент
· 17.08
для джуна стек адекватный — scikit-learn и sql с оконными функциями это то, что реально в проде нужно, а не хайп вокруг llm. продуктовая команда для роста — правильный выбор. удалёнка принципиальна или офис тоже ок?
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён