разработать новую векторную модель товаров и интересов пользователя на основе 30+ млрд пользовательских событий и 60 млн товаров. -

Что нужно уметь : Хорошо разбираться в векторных моделях и NLP (DSSM, LLM, FastText). Уметь писать готовый к production код (Python).

инициировать доработки корпоративной интеграционной платформы и хранилища данных. — участвовать в анализе бизнес-требований заказчиков. — утверждать функциональные спецификации по хранилищам данных...

опыт работы с хранилищами данных от 3-х лет. — минимум два завершенных проекта в интеграциях и/или хранилищах данных. —

1. Создание баз данных токенов и ончейн транзакций: Определения целевого списка данных и оптимальных источников для сбора. Понадобится "парсинг" блокчейнов.

По всем трём направлениям вы будете тесно взаимодействовать с другими командами, поэтому важно обладать навыками работы в команде и быть...

Структурирование и анализ сырых данных. Поиск дополнительных источников данных для обогащения моделей. Полный цикл создания моделей машинного обучения на основе...

Знания Python на хорошем уровне, в том числе популярные библиотеки (TensorFlow, PyTorch, Keras, spaCy, Pandas, NumPy и другие).

С нуля организовать разработку BI-модуля программы лояльности: от построения требований и коммуникации с заказчиками до контроля сроков интегратора.

Уверенное знание python и SQL. Уверенное знание excel на уровне, достаточном для построения сложных отчётов и сводных таблиц и OLAP...

Развитие озёра данных на базе Hadoop: проектирование озёра данных, написание пайплайнов для подключения новых источников, написание интеграционных механизмов, в том...

Опыт работы с Hadoop и его экосистемой Hive, Spark, Kafka, Airflow и т.д. Знание SQL. Опыт программирования на Java...