Sigma Software Group — 2002-yilda tashkil etilgan ko‘p millatli texnologik konsalting kompaniyasi. Uning jamoalari avtomobilsozlik, sog‘liqni saqlash, telekommunikatsiya, aviatsiya, bank ishi, o‘yinlar, ko‘chmas mulk va reklama kabi sohalardagi mijozlar uchun dasturiy ta’minot ishlab chiqish, grafik dizayn, testlash va texnik qo‘llab-quvvatlash xizmatlarini ko‘rsatadi. Kompaniya murakkab muhandislik loyihalarida ishlash uchun IT mutaxassislarini yollaydi hamda mentorlik va uzluksiz ta’lim orqali kasbiy rivojlanishni qo‘llab-quvvatlaydi. Masofadan ishlash imkoniyatlari kompaniyaning ish modelining bir qismi bo‘lib, loyihalar AstraZeneca, Scania va SAS kabi tashkilotlarga xizmat ko‘rsatadi.
Katta maʼlumotlar olimi – Dasturiy reklama (Masofadan, Germaniya/Polsha)
Dasturiy reklama uchun real vaqt rejimidagi mashinaviy o‘qitish va optimallashtirish tizimlarini yarating. Stavka berish, auditoriyani nishonlash, konversiyalar, kalibrlash va kampaniya samaradorligi uchun bashoratli modellar ishlab chiqing.
Tavsif
- Qisman kuzatilgan auktsion maʼlumotlaridan kliring narxlari taqsimotini baholash uchun senzuralangan stavka landshafti modellarini ishlab chiqish
- Stavkalar narxi dinamikasiga moslashadigan real vaqt rejimidagi yutish ehtimoli modellarini yaratish
- Ishonch chegaralariga asoslangan tanlash strategiyalariga ega ierarxik lift-baholash modellarini loyihalash
- Siyrak, kechikkan va faqat agregatlangan belgilardan konversiyaga moyillik modellarini yaratish
- Musbat-belgisiz o‘qitish va embedding asosidagi eng yaqin qo‘shni usullaridan foydalanib, o‘xshash auditoriya modellarini ishlab chiqish
- Reklama beruvchi darajasida kalibrlash strategiyalarini joriy etish hamda reyting va kalibrlash sifatini mustaqil baholash
- Teskari moyillik bo‘yicha skoring, ikki tomonlama barqaror baholagichlar va muhimlik bo‘yicha qayta vaznlashdan foydalanadigan oflayn baholash tizimlarini loyihalash
- Ishonchli tuzatish va baholashni qo‘llab-quvvatlash uchun izlanish strategiyalari hamda moyillikni qaydlash usullarini belgilash
- Kampaniya maqsadlari, narx cheklovlari va hajmni nishonlash uchun cheklangan optimallashtirish usullarini ishlab chiqish
- Maʼlumotlar diagnostikasi, imkoniyatlarni baholash va dalillarga asoslangan model tavsiyalarini qo‘llab-quvvatlash
- Ishga tushirilgandan keyingi sozlash va samaradorlikni tasdiqlash bo‘yicha Mijoz jamoasi bilan ishlash
- Mijozning ichki maʼlumotlar ilmi jamoasi uchun texnik hujjatlar va bilim almashish materiallarini tayyorlash
- Arxitektura muhokamalariga va masshtablanuvchi mashinaviy o‘qitish platformasi qarorlariga hissa qo‘shish
Talablar
- Biznes KPI ko‘rsatkichlari bilan o‘lchanadigan ishlab chiqarish modellarini yetkazib bergan mashinaviy o‘qitish yoki maʼlumotlar ilmi sohasida kamida besh yillik tajriba
- NumPy, pandas va scikit-learnni o‘z ichiga olgan yuqori darajadagi Python ko‘nikmalari
- Kuchli SQL ko‘nikmalari va katta hajmdagi maʼlumotlar to‘plamlari bilan ishlash tajribasi
- XGBoost, LightGBM yoki CatBoost bo‘yicha amaliy tajriba
- Regulyarizatsiya, kalibrlash usullari va kategorik xususiyatlarni qayta ishlash bo‘yicha puxta bilim
- Ehtimollar, statistika, ishonch oraliqlari va statistik quvvat tahlili bo‘yicha mustahkam asos
- Strukturaviy va xulq-atvor maʼlumotlaridan xususiyatlar yaratish tajribasi
- Spark yoki PySpark bilan amaliy tajriba
- Eksperiment o‘tkazish tizimlari va A/B testlarini amaliy tushunish
- Vaqt bo‘yicha bo‘lish, maʼlumotlar sizib chiqishini aniqlash, drift tahlili va kesimga asoslangan metrikalarni o‘z ichiga olgan ilg‘or validatsiya usullari bilan tajriba
- SHAP va permutatsion muhimlik kabi tushuntiriluvchanlik usullarini tushunish
- O‘rta-yuqori darajadagi yoki undan yuqori ingliz tili bilimi
- Kuchli tahliliy va muammo yechish qobiliyatlari
- Maʼlumotlarga asoslangan ish muhitlarida samarali ishlash
- Kuchli muloqot va manfaatdor tomonlarni boshqarish ko‘nikmalari
- Murakkab modellashtirish qarorlarini texnik va texnik bo‘lmagan auditoriyaga tushuntira olish
- Kuchli masʼuliyat hissiga ega proaktiv yondashuv
- Eksperiment va baholashda tafsilotlarga yuqori eʼtibor hamda ilmiy qatʼiyat
Imtiyozlar
- Masofadan ishlash imkoniyati
- Texnik jihatdan murakkab mahsulotlar ustida ishlash
- Tajribali muhandislar va maʼlumotlar olimlari bilan hamkorlik qilish
- Katta hajmdagi ishlab chiqarish tizimlariga bevosita hissa qo‘shish