Старший спеціаліст з обробки даних – Машинне навчання на графах

Роль:

Ми шукаємо старшого спеціаліста з обробки даних, що спеціалізується на Graph AI, для приєднання до нашої зростаючої команди Data Science. У цій ролі ви проектуватимете та впроваджуватимете виробничі рішення машинного навчання на графах, працюючи з графовими нейронними мережами (GNN), графовими базами даних та великими наборами даних для вирішення складних практичних завдань.

Ви будете відігравати ключову роль у розвитку можливостей компанії в Graph AI, співпрацюючи з міжфункціональними командами та наставляючи інших спеціалістів з даних, одночасно реалізуючи інноваційні рішення, що впливають на бізнес.

Головні обов’язки:

• Проектування, розробка і впровадження графових нейронних мереж (GNN) та рішень машинного навчання на основі графів.
• Перетворення великих, складних наборів даних у графові структури та вилучення корисної інформації за допомогою аналітики, алгоритмів графів та статистичних методів.
• Сприяння впровадженню Graph AI у компанії шляхом визначення нових сценаріїв використання та вдосконалення стратегії Data Science.
• Чітке пояснення складних технічних концепцій та результатів моделей як технічним, так і бізнес-аудиторіям.
• Підтримка високих стандартів підготовки даних, інженерії ознак, оцінки моделей, документації та якості коду.
• Використання технологій Python, графових нейронних мереж, графових баз даних, сучасних ML-фреймворків та хмарних платформ для створення інноваційних рішень.
• Дотримання найкращих практик у забезпеченні якості даних, моніторингу моделей, контролі версій і відтворюваної аналітики.
• Керівництво та супровід команди спеціалістів з даних, які працюють з графовими завданнями.
• Тісна співпраця з інженерами даних, розробниками програмного забезпечення, менеджерами продуктів та бізнес-стейкхолдерами для трансформації бізнес-викликів у масштабовані рішення на основі Graph AI.

Основні вимоги:

• Вища освіта в галузі математики, фізики, інформатики, інженерії, Data Science або суміжній кількісній дисципліні.
• Не менше 6 років досвіду у Data Science, машинному навчанні та AI, включно з практичним досвідом проєктування, навчання та оптимізації графових нейронних мереж для виробничих застосунків.
• Досвід роботи з реляційними та нереляційними базами даних.
• Впевнений досвід роботи з графовими базами даних (наприклад, Neo4j, Neptune) та знання мов запитів графів (наприклад Cypher або Gremlin).
• Досвід роботи з інструментами візуалізації даних, такими як Matplotlib, Seaborn або Plotly.
• Сильні навички програмування на Python та досвід роботи з Pandas, NumPy та подібними бібліотеками для аналізу даних.
• Аналітичне мислення, здатність до вирішення проблем та увага до деталей.
• Відмінні комунікативні навички та здатність працювати в команді.
• Вільне володіння англійською мовою.

Переваги:

• Конкурентний пакет винагороди з можливістю бонусів за результатами роботи.
• Приватне медичне страхування.
• Корпоративний пенсійний фонд.
• Інтелектуально стимулююче робоче середовище.
• Безперервний особистий розвиток та міжнародні навчальні можливості.

Етапи найму:

• Знайомство – вступна розмова з відділом підбору персоналу.
• Глибше знайомство – перше інтерв’ю з майбутньою командою.
• Практичне завдання для оцінки ролі.
• Підсумкове інтерв’ю.

Всі заявки розглядатимуться із суворою конфіденційністю!

Надаючи цю заявку, я підтверджую, що ознайомлений й погоджуюся з умовами Повідомлення про конфіденційність та захист даних і Зобов’язанням про конфіденційність.

XM публікує цю вакансію на своєму власному сайті кар'єри. Заявки надходять безпосередньо до XM: використовуйте кнопку «Apply» на цій сторінці.