Data Аnalyst (Обработка данных)

Мы в поисках специалиста по данным, которому предстоит заниматься подготовкой и оптимизацией данных для обучения моделей машинного обучения в контексте анализа дорожных сцен или транспортных потоков.

Задачи

• Оптимизация задач разметки проездов и участие в подготовке датасетов для обучения моделей.
• Формирование метаданных для категоризации данным по проездам.

Что мы ждем от кандидата

• Опыт использования LLM для решения задач анализа сцен и генерации изображений.
• Опыт применения методов статистического анализа.
• Уверенное владение SQL (CTE, аналитические функции).
• Уверенное знание Python от 4 лет (стандартный набор библиотек для анализа).

Будет плюсом

• Опыт работы с ROS.
• Опыт работы с большими данными (PySpark).
• Навык работы с BI инструментами (Metabase, Superset, DataLens).
• Опыт применения ML-методов для анализа.

Мы заботимся о сотрудниках с первого рабочего дня и предлагаем вам

• ДМС с момента оформления, а после испытательного срока — стоматологию и возможность подключить льготную программу для родственников.
• Работу в аккредитованной ИТ-компании с её льготами и преимуществами.
• Льготную ипотеку, программы кредитования и другие финансовые продукты на выгодных условиях.
• Гибкий график работы.
• Компенсацию питания, свежесваренный кофе, большое разнообразие снеков и свежих фруктов на кофе-поинтах.
• Реферальную программу.
• Бесплатную мультимедиа подписку.
• Обучение, участие в конференциях и коучинг для выступлений.
• Насыщенную корпоративную жизнь.
• Клубы по интересам при поддержке компании.
• Широкий спектр дисконт-программ, скидок и привилегий от компаний-партнеров.

Как присоединиться к команде

1. Откликнитесь на вакансию

• Выберите подходящую вакансию и расскажите о себе.

2. Пройдите интервью

• Мы пригласим вас на несколько встреч, где обсудим вакансию и ваш опыт.

3. Получите оффер

• Если случится мэтч, мы обсудим детали и расскажем о процессе оформления в команду.

4. Приходите на работу

• Мы познакомим вас с командой и приложим все усилия, чтобы период адаптации прошёл максимально комфортно.