Python-разработчик

1. Навыки разработки регрессионных моделей и анализа данных в среде Matlab.

2. Знание синтаксиса языка Python на уровне использования стандартных библиотек.

3. Знание фреймворков Django, Flask и FastAPI.

4. Уверенное владение библиотеками для работы с данными: pandas, NumPy, Plotly, SciPy, Keras, TensorFlow и scikit-learn.

5. Знание методов статистической обработки данных и прогнозирования: А/В-тестирования, проверки статистических гипотез, повторного отбора, проверки на основе t-статистики, множественного тестирования, дисперсионного анализа (ANOVA), линейной и нелинейной регрессии, интерпретации уравнения регрессии, проверки допущений.

6. Знание методов машинного обучения и глубокого обучения: метода k-ближайших соседей, древовидных моделей, бэттинга и случайного леса, бустинга.

· Изучить материалы, предоставленные лидером проекта.

· Изучить существующие наработки по аналогичному инструменту в среде Matlab, оценить возможность их адаптации.

· Разработать инструмент для построения прогнозных и рекомендательных моделей на Python.

· Разработать интерфейс идентичный решению на Matlab.

· Совместно с экспертом проекта протестировать разработанное решение, сравнив результаты его работы на тестовых данных с аналогичными в среде Mathlab, при необходимости внести правки.

· Согласовать с лидером проекта формат и структуру технического описания.

· Подготовить техническое описание выполненных работ и руководство пользователя.

· Передать лидеру проекта итоговые результаты работы.

Работа в проекте рассчитана на 3 месяца и предполагает полную занятость.

Работа в проекте будет вестись в смешанном формате. Обязательно присутствовать в офисе (г. Москва) минимум 2 дня в неделю. График работы 5/2. Вы будете взаимодействовать с руководителем проекта и инженерами-математиками, разрабатывающими математические модели каталитических процессов. Перед началом проекта вам будет необходимо подписать соглашение о конфиденциальности. Проект завершится передачей результатов работы лидеру проекта.

Вы получите 630 000 рублей после всех вычетов как физическое лицо (налоговая ставка 13%) или 680 000 рублей после всех вычетов как самозанятый/ИП (налоговая ставка 6%).

Полнота информации в профиле — ваше важное преимущество в глазах лидера проекта. Прежде, чем откликнуться на проект, убедитесь, что ваш профиль заполнен: получив отказ, вы не сможете направить отклик на проект повторно.