Sigma Software Group — 2002 жылы құрылған көпұлтты технологиялық консалтинг компаниясы. Оның командалары автомобиль жасау, денсаулық сақтау, телекоммуникациялар, авиация, банк ісі, ойын индустриясы, жылжымайтын мүлік және жарнама сияқты салалардағы клиенттерге бағдарламалық жасақтама әзірлеу, графикалық дизайн, тестілеу және техникалық қолдау қызметтерін көрсетеді. Компания күрделі инженерлік жобаларда жұмыс істеу үшін IT мамандарын жұмысқа қабылдайды және тәлімгерлік пен үздіксіз оқу арқылы кәсіби дамуды қолдайды. Қашықтан жұмыс істеу мүмкіндіктері компанияның жұмыс үлгісінің бір бөлігі болып табылады, ал жобалары AstraZeneca, Scania және SAS сияқты ұйымдарға қызмет көрсетеді.
Аға деректер ғалымы – Бағдарламалық жарнама (Қашықтан, Германия/Польша)
Бағдарламалық жарнамаға арналған нақты уақыттағы машиналық оқыту және оңтайландыру жүйелерін құрыңыз. Бәс тігу, аудиторияны нысаналау, конверсиялар, калибрлеу және науқан тиімділігі үшін болжамды модельдер әзірлеңіз.
Сипаттама
- Ішінара бақыланатын аукцион деректерінен клиринг бағаларының үлестірімін бағалау үшін цензураланған бәс ландшафты модельдерін әзірлеу
- Бәс бағасының динамикасына бейімделетін нақты уақыттағы ұту ықтималдығы модельдерін құру
- Сенімділік шекараларына негізделген таңдау стратегиялары бар иерархиялық өсімді бағалау модельдерін жобалау
- Сирек, кешіктірілген және тек агрегатталған белгілерден конверсияға бейімділік модельдерін құру
- Оң-белгісіз оқыту және эмбеддингке негізделген ең жақын көрші әдістерін пайдаланып, ұқсас аудитория модельдерін әзірлеу
- Жарнама беруші деңгейіндегі калибрлеу стратегияларын енгізу және рейтинг пен калибрлеу сапасын тәуелсіз бағалау
- Кері бейімділік ұпайлауы, қосарлы орнықты бағалағыштар және маңыздылық бойынша қайта салмақтау қолданылатын офлайн бағалау құрылымдарын жобалау
- Сенімді түзету мен бағалауды қолдау үшін зерттеу стратегиялары мен бейімділікті журналдау әдістерін анықтау
- Науқан мақсаттары, баға шектері және көлемді нысаналау үшін шектеулі оңтайландыру әдістерін әзірлеу
- Деректер диагностикасын, мүмкіндіктерді бағалауды және дәлелге негізделген модель ұсыныстарын қолдау
- Іске қосылғаннан кейінгі баптау және тиімділікті тексеру бойынша Клиент командасымен жұмыс істеу
- Клиенттің ішкі деректер ғылымы командасына арналған техникалық құжаттама мен білім беру материалдарын дайындау
- Архитектура талқылауларына және масштабталатын машиналық оқыту платформасына қатысты шешімдерге үлес қосу
Талаптар
- Бизнес KPI көрсеткіштерімен өлшенетін өндірістік модельдерді іске асырған машиналық оқыту немесе деректер ғылымы саласында кемінде бес жылдық тәжірибе
- NumPy, pandas және scikit-learn қамтылатын Python тіліндегі жоғары деңгейлі дағдылар
- Күшті SQL дағдылары және ауқымды деректер жиындарымен жұмыс тәжірибесі
- XGBoost, LightGBM немесе CatBoost бойынша практикалық сараптама
- Регуляризация, калибрлеу тәсілдері және санаттық белгілерді өңдеу туралы терең білім
- Ықтималдық, статистика, сенімділік аралықтары және статистикалық қуатты талдау бойынша берік негіз
- Құрылымдалған және мінез-құлық деректерінен белгілерді инженерлеу тәжірибесі
- Spark немесе PySpark құралдарымен практикалық тәжірибе
- Эксперимент жүргізу құрылымдары мен A/B тестілеуді практикалық түсіну
- Уақыт бойынша бөлу, деректердің ағып кетуін анықтау, дрейфті талдау және сегменттік метрикаларды қамтитын озық валидация әдістерімен тәжірибе
- SHAP және пермутациялық маңыздылық сияқты түсіндірмелілік әдістерін түсіну
- Ағылшын тілін ортадан жоғары деңгейде немесе одан жоғары білу
- Күшті аналитикалық және мәселе шешу қабілеттері
- Деректерге негізделген жұмыс орталарында тиімді жұмыс істеу
- Күшті коммуникация және мүдделі тараптарды басқару дағдылары
- Күрделі модельдеу шешімдерін техникалық және техникалық емес аудиторияға түсіндіре алу
- Жоғары жауапкершілік сезімі бар проактивті тәсіл
- Эксперименттер мен бағалауда егжей-тегжейге жоғары назар және ғылыми қатаңдық
Артықшылықтар
- Қашықтан жұмыс істеу мүмкіндігі
- Техникалық тұрғыдан күрделі өнімдермен жұмыс істеу
- Тәжірибелі инженерлермен және деректер ғалымдарымен ынтымақтастық
- Ауқымды өндірістік жүйелерге тікелей үлес қосу