Вакансии

• Разработка предиктивных моделей (логистическая регрессия, бустинговые алгоритмы)
• Разработка описательных моделей (разведочный анализ, сегментация, кластеризация)
• Разработка предикторов
• Подготовка технической и описательной документации к моделям
• Проведение валидации моделей

• Опыт в разработке моделей в специализированном статистическом ПО
• Практический опыт в программировании (Python, R, SQL)
• Опыт в использовании MS Excel

• Опыт администрирования Unix/Linux серверов
• Понимание процесса публикации моделей (Docker/Kubernetes)

@ITrecruiterkz

• Поддержка и развитие направления BI, разработка отчетности
• Построение архитектуры для хранения и обработки больших данных
• Поддерживать и развивать DWH посредством мониторинга качества и своевременности загружаемых данных
• Разработка новых объектов в DWH
• Разрабатывать ETL-пакеты для автоматизации миграции данных

• Высшее техническое образование и опыт работы в аналогичной сфере не менее 2-х лет
• Отличные знания: Python, SQL, NoSQL, Message brokers, BI
• Опыт работы с Linux

• Опыт работы с технологиями DWH (хранение, ETL, вычисления, визуализация и др.), продукты экосистемы Apache Hadoop и др.

NYesendikova@one.kz
AAlpysbayeva@one.kz

• разрабатывать и валидировать ML-модели, и интерпретировать их результаты
• оптимизировать модели под HighLoad
• участвовать в разработке всего pipeline
• работать с нейронными сетями и CV, обучать PyTorch модели для production

• Python3
• DL framework: PyTorch/Tensorflow
• Классический ML: sklearn, pandas, numpy

@viera_c
chernobil@kolesa.kz

• Очистка шумных аудио сигналов
• Проведение экспериментов, реализация прототипов и доведение их до запуска на продакшн
• Работа с акустической и языковой моделями
• Оптимизация архитектуры ASR до real-time на CPU
• Обучение и тюнинг архитектуры под другие языки, а также задачи: синтез речи (TTS) и диаризация

• Уверенные знания Python
• Понимание базовых структур данных и алгоритмов работы с ними
• Знание принципов работы классических ML алгоритмов
• Хорошая математическая подготовка
• Опыт использования DL фреймворков
• Хорошее понимание архитектур (CNN, RNN, Transformers и т.д.)
• Знание и опыт работы использования ASR архитектур, особенно Kaldi
• Опыт работы с принципами обработки естественного языка (NLP)

@a_tarbiya

• Переобучение готовой нейронной сети
• Задачи по оптимизации кода
• Написание интеграции

• Опыт реализации проектов в области computer vision
• Опыт разработки приложений ИИ на C++, в особенности сверточные сети
• Pytorch, OpenCV, TensorRT
• Опыт работы с библиотеками CUDA

@ViolettaKrasnoshchek

• Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT-процессы (на Python и на Google Cloud Platform) от разных источников до дэшбордов
• Организация процессов мониторинга
• Создавать агрегированные таблицы из сырых данных
• Оптимизировать большие запросы в СУБД
• Минимизировать расходы на использование и хранение данных
• Вести документацию (Confluence) по методам доставки данных и организации ДВХ

• Опыт работы с базами данных и построение ХД
• Хороший уровень SQL (оптимизация запроса)
• Свободное владение навыками работы с СУБД Google BigQuery, Mongodb, MySQL
• Хорошее знание Python
• Опыт работы с Google Cloud
• Знакомство с ElasticSearch

• Опыт работы с Airflow
• Понимание принципов работы веб-аналитики и сбора данных пользователей
• Знакомство с законодательством о хранении персональной информации пользователей (GDPR)
• Microsoft PowerBI, Grafana

@gulya_imasheva

• Аналитика рекомендательных систем в Экосистеме Kaspi.kz

• Высшее образование в области: математика, прикладная физика, экономика, ИТ
• Опыт анализа больших массивов структурированных и неструктурированных данных
• Практическое применение ML
• SQL, Excel, отличное знание Python

zhansaya.darminova@kaspi.kz
@darminova

• Структурировать и обрабатывать большое количество коммерческих и маркетинговых данных из разных источников
• Презентовать полученные результаты в виде понятных отчетов и дашбордов и выдвигать гипотезы для развития бизнеса
• Быть вовлеченным в бизнес-процесс, самостоятельно выстраивать процессы и быть лидером направления

• Опыт работы в роли Data Scientist от 1 года
• Коммуникабельность, понимание бизнес-процессов

@shadeyeva