Інженер-програміст, машинне навчання

Опис компанії

Ми - компанія з інжинірингу цифрових продуктів, яка інтенсивно розвивається! Ми створюємо продукти, послуги та досвід, що надихає, захоплює та задовольняє. Ми працюємо на велику шкалу - через всі пристрої та цифрові канали, із командою, розташованою по всьому світу (більше 15000 експертів у 26 країнах, щоб бути точними). Наша робоча культура - динамічна та неєрархічна. Ми шукаємо талановитих нових членів команди. Тут ви і вступаєте в справу!

Опис роботи

Основні навички : Python для науки про дані (розширений), Загальний досвід в науці про дані, Машинне навчання, Виробництво та автоматизація.

Опис роботи : Відділ промисловості і автоматизації Nagarro працює з широким спектром промислових клієнтів з метою досягнення їх цілей бізнес-трансформації. Ми співрозробляємо цифрові рішення, які допомагають нашим клієнтам у переході до Промисловості 4.0. Ці рішення Промисловості 4.0 використовують широкий спектр технологій, включаючи промисловий IoT, Cloud, Reality Technologies, штучний інтелект, аналіз даних, SAP S/4 Hana, призначені застосування, 5G та інше.

Ми шукаємо технічного керівника для керівництва деякими з наших ключових проектів з нашими клієнтами. Потрібні навички: Python/ Spark/ R, Наука про дані, вирішення проблем, Бібліотеки науки про дані, бібліотеки машинного навчання, такі як TensorFlow, Pandas, sci-kit-learn, Keras, TPOT, DataRobot, Hugging Face, h2o.ai та Gurobi Optimization, та ін.

Кандидат повинен продемонструвати наступні навички та досвід:

• Підтверджений досвід роботи з технологіями науки про дані (DS) / машинного навчання (ML) за допомогою спеціальних алгоритмів або платформ даних.
• Робочий досвід із SQL та NoSQL базами даних, такими як MongoDB, Cassandra, Redis та подібні. Досвід роботи з Python/ Spark/ R Data Science Stack. Здатність проектувати та впроваджувати лінійні та логістичні регресії, робочі процести з ансамблевими моделями (випадковий ліс, підсилення тощо) за допомогою Python/ Spark.
• Продемонстровані навички у обчислювальній статистиці, обчислювальній математиці, здатність використовувати ідеї розподілу даних, гіпотези, інші статистичні тести. Досвід у наукових дослідженнях та оптимізаційних моделях (розклад, планування, оптимізація маршрутів, тощо).
• Продемонстровані навички у виборі зразків, які відповідають принципам проведення експериментів, оперативного регулювання, нульового/одного/кількох зразків навчання для повторного навчання моделей.
• Продемонстровані навички у візуалізації даних за допомогою Python/R, Grafana, Power BI, Tableau, і т.д.
• Досвід створення рішень для науки про дані/прискорювач, що призводить до створення якісних доставок.
• Кандидат повинен володіти гнучкою моделлю доставки за досвідом використання інструменту управління продуктами Agile, переважно JIRA.
• Здатність направляти команду за допомогою DS та ML підходів та технічних рішень, проводити рецензування коду, визначати стратегію інтеграції.
• Ефективні навички писемного та усного спілкування важливі для взаємодії з глобальною командою та спілкування з клієнтами.
• Найкраще, якщо буде наявний робочий досвід принаймні з 2 облачних гіпермасштабів з Azure, AWS та Google Cloud. Буде великою перевагою мати значний досвід та практичний досвід впровадження та підтримки виробничих наукових трубопроводів.
• Досвід роботи як технічного лідера в одному або декількох з наступних доменів прив'язок до конкретних випадків було б зручно: виробництво, важка інженерія, автомобілебудівництво, споживчі товари, харчування, сільське господарство, хімія, будматеріали, електроніка, тощо.