Дайджест вакансий за 16.11.20 - 23.11.20 🕵️
✅ Продуктовый аналитик
Зарплата: от 160 000 до 190 000 руб.
Компания: Constanta
Занятость: Полная занятость, гибкий график (удаленная работа)
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Python, SQL, Статистика
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3nRLJoz
✅ Senior Data Scientist
Зарплата: от 180 000 руб.
Компания: Автостат Медиа
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Python, Data Mining, SQL, MS Visio, Machine Learning, Deep Learning, Технический английский
Дополнительные навыки: Computer Vision, OpenCV / Dlib / Dask
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3kW9f1I
✅ Аналитик BI
Зарплата: от 80 000 руб.
Компания: CarPrice
Занятость: Полная занятость, полный день (удаленная работа)
Опыт: 1 год
Ключевые навыки: SQL, PowerBI, English (базовый)
Дополнительные навыки: BI инструменты, Excel, 1C, администрирование БД
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/2UTugiQ
✅ Product Analyst
Зарплата: от 150 000 руб.
Компания: Dostavista Global
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: SQL, Python, Tableau, Reporting, R&D, Product Development
Дополнительные навыки: Статистические методы, A/B testing, predictive modeling, Airflow
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3nQF12a
✅ Data Scientist
Зарплата: от 120 000 до 170 000 руб.
Компания: Артистраж
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: от 1 года
Ключевые навыки: Python, R, Machine Learning, Computer Vision, Big Data
Дополнительные навыки: работа с БД, визуализация данных
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/35VGlud
✅ DWH/BI аналитик
Зарплата: от 170 000 до 220 000 руб.
Компания: Мокка
Занятость: Полная занятость, полный день (гибкий график)
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: SQL, MS SQL Server
Дополнительные навыки: Tableau, Power BI
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/2IXHzfA
✅ Разработчик моделей машинного обучение (ML Engineer)
Зарплата: от 170 000 до 220 000 руб.
Компания: «Газпромбанк»
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Python, SQL, Моделирование, Machine learning, Математическая статистика, знание Linux-систем, знание алгоритмов Supervised и Unsupervised
Дополнительные навыки: Hadoop, Spark, Django/Flask
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3nRox9E
#itresume #vacancy
✅ Продуктовый аналитик
Зарплата: от 160 000 до 190 000 руб.
Компания: Constanta
Занятость: Полная занятость, гибкий график (удаленная работа)
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Python, SQL, Статистика
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3nRLJoz
✅ Senior Data Scientist
Зарплата: от 180 000 руб.
Компания: Автостат Медиа
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Python, Data Mining, SQL, MS Visio, Machine Learning, Deep Learning, Технический английский
Дополнительные навыки: Computer Vision, OpenCV / Dlib / Dask
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3kW9f1I
✅ Аналитик BI
Зарплата: от 80 000 руб.
Компания: CarPrice
Занятость: Полная занятость, полный день (удаленная работа)
Опыт: 1 год
Ключевые навыки: SQL, PowerBI, English (базовый)
Дополнительные навыки: BI инструменты, Excel, 1C, администрирование БД
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/2UTugiQ
✅ Product Analyst
Зарплата: от 150 000 руб.
Компания: Dostavista Global
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: SQL, Python, Tableau, Reporting, R&D, Product Development
Дополнительные навыки: Статистические методы, A/B testing, predictive modeling, Airflow
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3nQF12a
✅ Data Scientist
Зарплата: от 120 000 до 170 000 руб.
Компания: Артистраж
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: от 1 года
Ключевые навыки: Python, R, Machine Learning, Computer Vision, Big Data
Дополнительные навыки: работа с БД, визуализация данных
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/35VGlud
✅ DWH/BI аналитик
Зарплата: от 170 000 до 220 000 руб.
Компания: Мокка
Занятость: Полная занятость, полный день (гибкий график)
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: SQL, MS SQL Server
Дополнительные навыки: Tableau, Power BI
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/2IXHzfA
✅ Разработчик моделей машинного обучение (ML Engineer)
Зарплата: от 170 000 до 220 000 руб.
Компания: «Газпромбанк»
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Python, SQL, Моделирование, Machine learning, Математическая статистика, знание Linux-систем, знание алгоритмов Supervised и Unsupervised
Дополнительные навыки: Hadoop, Spark, Django/Flask
Ссылка на вакансию: https://bit.ly/3nRox9E
#itresume #vacancy
Обнаружение выбросов с помощью одного SQL-запроса 💹
Часто статистическая обработка данных затрудняется тем, что данные не очищены: либо присутствуют пробелы, либо выбросы. И важно уметь такие аномалии находить, причем не вручную.
Сегодня рассмотрим, как можно идентифицировать выбросы в данных с помощью одного SQL-запроса на примере посещаемости сайта.
#itresume #sql
Часто статистическая обработка данных затрудняется тем, что данные не очищены: либо присутствуют пробелы, либо выбросы. И важно уметь такие аномалии находить, причем не вручную.
Сегодня рассмотрим, как можно идентифицировать выбросы в данных с помощью одного SQL-запроса на примере посещаемости сайта.
#itresume #sql
Дайджест вакансий за 18.01.2021 - 25.01.2021 🕵
✅ Аналитик
Зарплата: от 100 000 руб.
Компания: ООО Диджитал Лайн
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python (numpy, pandas, sklearn), SQL, Tableau, Power BI, Математическая статистика
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzxT2
✅ Стажер-аналитик
Зарплата: до 80 000 руб.
Компания: Joom
Занятость: Стажировка, полный день
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Python (Pandas, Numpy), SQL, Математическая статистика
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzufG
✅ Machine Learning Engineer / Data Scientist
Зарплата: от 250 000 руб.
Компания: Gravitum
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Разработка моделей машинного обучения, ML-фреймворки (tensorflow, sklearn, keras), SQL, Алгоритмы ML/DL, Математическая статистика, Python, Английский язык (Upper Intermediate или выше)
Дополнительные навыки: Модели Computer Vision, NLP, AWS, Google Cloud
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzslV
✅ Data Analyst
Зарплата: от 150 000 до 230 000 руб.
Компания: Эверис, Представительство
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: от 3 лет
Ключевые навыки: R или Python, SQL
Дополнительные навыки: Французский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzyFY
✅ QA - engineer (DataBase) middle
Зарплата: от 80 000 руб.
Компания: ООО Перфект Системс
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: ETL разработка, DWH, Data Lake, Tестирование ETL/ELT процессов, SQL, MPP СУБД, NoSQL СУБД, Hadoop, GIT, Jira, Confluence, CI/CD
Дополнительные навыки: Tableau, Английский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzw6T
✅ Product Analyst
Зарплата: от 150 000 руб.
Компания: Dostavista Global
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Статистические методы, SQL, Python, А/Б тестирование, Tableau, Прогностическое моделирование
Дополнительные навыки: Английский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzx6C
✅ Аналитик BI
Зарплата: от 120 000 руб.
Компания: Метр Квадратный
Занятость: Полная занятость, гибкий график
Опыт: от 2 лет
Ключевые навыки: SQL (PostgreSQL), Python или R, BI-системы (Tableau, Power BI)
Дополнительные навыки: Cognos BI
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzzf
#vacancy
✅ Аналитик
Зарплата: от 100 000 руб.
Компания: ООО Диджитал Лайн
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python (numpy, pandas, sklearn), SQL, Tableau, Power BI, Математическая статистика
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzxT2
✅ Стажер-аналитик
Зарплата: до 80 000 руб.
Компания: Joom
Занятость: Стажировка, полный день
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Python (Pandas, Numpy), SQL, Математическая статистика
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzufG
✅ Machine Learning Engineer / Data Scientist
Зарплата: от 250 000 руб.
Компания: Gravitum
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 3–6 лет
Ключевые навыки: Разработка моделей машинного обучения, ML-фреймворки (tensorflow, sklearn, keras), SQL, Алгоритмы ML/DL, Математическая статистика, Python, Английский язык (Upper Intermediate или выше)
Дополнительные навыки: Модели Computer Vision, NLP, AWS, Google Cloud
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzslV
✅ Data Analyst
Зарплата: от 150 000 до 230 000 руб.
Компания: Эверис, Представительство
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: от 3 лет
Ключевые навыки: R или Python, SQL
Дополнительные навыки: Французский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzyFY
✅ QA - engineer (DataBase) middle
Зарплата: от 80 000 руб.
Компания: ООО Перфект Системс
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1-3 года
Ключевые навыки: ETL разработка, DWH, Data Lake, Tестирование ETL/ELT процессов, SQL, MPP СУБД, NoSQL СУБД, Hadoop, GIT, Jira, Confluence, CI/CD
Дополнительные навыки: Tableau, Английский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzw6T
✅ Product Analyst
Зарплата: от 150 000 руб.
Компания: Dostavista Global
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Статистические методы, SQL, Python, А/Б тестирование, Tableau, Прогностическое моделирование
Дополнительные навыки: Английский язык
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzx6C
✅ Аналитик BI
Зарплата: от 120 000 руб.
Компания: Метр Квадратный
Занятость: Полная занятость, гибкий график
Опыт: от 2 лет
Ключевые навыки: SQL (PostgreSQL), Python или R, BI-системы (Tableau, Power BI)
Дополнительные навыки: Cognos BI
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXzzf
#vacancy
💥 Топ функций языка R для анализа данных
Язык R - один из самых крутых, практичных и удобных инструментов для анализа данных. Если Вы его уже используете - Вы с нами согласитесь. Если еще нет - самое время начать!
Сегодня в карусели - подборка самых полезных функций библиотек семейства tidyverse.
Конечно, этот список можно сделать намного шире, но эти функции - must have.
#rstat
Язык R - один из самых крутых, практичных и удобных инструментов для анализа данных. Если Вы его уже используете - Вы с нами согласитесь. Если еще нет - самое время начать!
Сегодня в карусели - подборка самых полезных функций библиотек семейства tidyverse.
Конечно, этот список можно сделать намного шире, но эти функции - must have.
#rstat
💯 7 уровней использования zip в Python 💯
Представьте себе задачу:
> У Вас есть матрица, представленная вложенным списком:
> [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]. Транспонируйте эту матрицу в 1 строчку кода.
Если Вы не смогли это сделать сходу, то Вам точно нужно познакомиться с функцией zip.
Сегодня обсудим, как:
✓ использовать функцию zip
✓ соединять неравное количество элементов
✓ пользоваться zip_longest
✓ делать распаковку
✓ создавать и обновлять словари с помощью zip
✓ использовать zip в циклах for
✓ транспонировать матрицу
К концу статьи Вы точно станете гуру использования функции zip. И больше Ваша жизнь не станет прежней 🤤
Приятного чтения!
#python
Представьте себе задачу:
> У Вас есть матрица, представленная вложенным списком:
> [[1, 2, 3], [1, 2, 3]]. Транспонируйте эту матрицу в 1 строчку кода.
Если Вы не смогли это сделать сходу, то Вам точно нужно познакомиться с функцией zip.
Сегодня обсудим, как:
✓ использовать функцию zip
✓ соединять неравное количество элементов
✓ пользоваться zip_longest
✓ делать распаковку
✓ создавать и обновлять словари с помощью zip
✓ использовать zip в циклах for
✓ транспонировать матрицу
К концу статьи Вы точно станете гуру использования функции zip. И больше Ваша жизнь не станет прежней 🤤
Приятного чтения!
#python
Рубрика «Вопросы с собеседований» 💥
❓Что такое monkey patch в Python?
✅ Ответ:
Monkey patching в Python (и других языках программирования) - изменение поведения функции или объекта уже после того, как они были заданы.
Как вариант, Вы можете изменить какой-то атрибут или метод какого-то класса.
Например:
Вообще говоря, monkey patching в большинстве случаев - ужасная идея. Это будет вызывать путаницы и ошибки, ведь Вы или Ваши коллеги будете ожидать от функции ее изначального поведения, а не "подменного".
Однако, иногда этот принцип очень полезен. Например, при mock тестировании кода. Если Вам нужно проверить - как какая-то конкретная функция будет вести себя в той или иной ситуации, то Вам мало интересно, как будет вести себя весь остальной код. Тогда Вы можете сделать тот самый monkey patch - заранее "предопределить" поведение всей остальной программы и провести тест только одного кусочка.
Пример: у Вас есть большой код, который проводит какие-то преобразования с числами. Вы хотите проверить только последний кусок, где результат возводится в заданную степень. Тогда Вы говорите:
- пусть весь предыдущий код дает на выходе число 2
- подаем число 2 на вход последнего блока и проверяем его работу
В этом и есть смысл monkey patch - мы сымитировали работу основного кода, "подсунув" туда нужный результат, и протестировали только последний блок.
#interview_problems #python
❓Что такое monkey patch в Python?
✅ Ответ:
Monkey patching в Python (и других языках программирования) - изменение поведения функции или объекта уже после того, как они были заданы.
Как вариант, Вы можете изменить какой-то атрибут или метод какого-то класса.
Например:
import datetime
datetime.datetime.now = lambda: datetime.datetime(2012, 12, 12)
Вообще говоря, monkey patching в большинстве случаев - ужасная идея. Это будет вызывать путаницы и ошибки, ведь Вы или Ваши коллеги будете ожидать от функции ее изначального поведения, а не "подменного".
Однако, иногда этот принцип очень полезен. Например, при mock тестировании кода. Если Вам нужно проверить - как какая-то конкретная функция будет вести себя в той или иной ситуации, то Вам мало интересно, как будет вести себя весь остальной код. Тогда Вы можете сделать тот самый monkey patch - заранее "предопределить" поведение всей остальной программы и провести тест только одного кусочка.
Пример: у Вас есть большой код, который проводит какие-то преобразования с числами. Вы хотите проверить только последний кусок, где результат возводится в заданную степень. Тогда Вы говорите:
- пусть весь предыдущий код дает на выходе число 2
- подаем число 2 на вход последнего блока и проверяем его работу
В этом и есть смысл monkey patch - мы сымитировали работу основного кода, "подсунув" туда нужный результат, и протестировали только последний блок.
#interview_problems #python
❓Как использовать %timeit для замера времени выполнения кода в Python 🐍
Встроенные магические команды IPython позволяют сделать жизнь разработчика проще и удобней.
Например, Вы набрасываете код в Jupyter и вдруг Вам нужно замерить, сколько времени Ваш код отрабатывает. Например, загружается картинка или происходит вычисление. Притом не сколько это займет времени прям сейчас, а сколько это занимает объективно - для этого нужно замерить время много раз.
✅ Все это можно сделать с помощью утилиты %timeit. Она замеряет время выполнение кода, прогоняя его много раз и выбирая лучший результат.
Синтаксис такой:
Расшифруем все параметры 👉🏻
✓ -n Выполнить action N раз за цикл. Если не указать, выбирается автоматически.
✓ -r Количество повторов R (R раз по N повторов)
✓ [-t|-c] Использовать time.time или time.clock для замера
✓ -p Точность до P знаков. По умолчанию 3
✓ -q Quiet, не выводить результат
✓ action функция или действие, которое мы хотим замерить
Пример (просто выполнить pass):
Стандартный вывод команды (если не указан параметр quiet) - количество циклов и лучшее время. Например:
#python
Встроенные магические команды IPython позволяют сделать жизнь разработчика проще и удобней.
Например, Вы набрасываете код в Jupyter и вдруг Вам нужно замерить, сколько времени Ваш код отрабатывает. Например, загружается картинка или происходит вычисление. Притом не сколько это займет времени прям сейчас, а сколько это занимает объективно - для этого нужно замерить время много раз.
✅ Все это можно сделать с помощью утилиты %timeit. Она замеряет время выполнение кода, прогоняя его много раз и выбирая лучший результат.
Синтаксис такой:
> %timeit [-n <N> -r <R> [-t|-c] -q -p <P> -o] action
Расшифруем все параметры 👉🏻
✓ -n Выполнить action N раз за цикл. Если не указать, выбирается автоматически.
✓ -r Количество повторов R (R раз по N повторов)
✓ [-t|-c] Использовать time.time или time.clock для замера
✓ -p Точность до P знаков. По умолчанию 3
✓ -q Quiet, не выводить результат
✓ action функция или действие, которое мы хотим замерить
Пример (просто выполнить pass):
> %timeit -n 100 -r 5 -t -q -p 5 pass
Стандартный вывод команды (если не указан параметр quiet) - количество циклов и лучшее время. Например:
> 100 loops, best of 5: 7.1526 ns per loop
#python
GROK IT!
❓Вчера опубликовали задачу по Python: Что выведет код?
✅ Ответ: Ничего
💥 Объяснение:
Мы указали только 2 параметра: -n и -q, после чего передаем на замер времени функцию fun.
Параметр -n указывает количество повторов в цикле. Параметр -q (quiet) показывает, что результаты выводить не нужно.
Таким образом, мы производим замер времени и ничего не выводим. Вообще.
❗️То есть правильный ответ - ничего.
#grokit #python
❓Вчера опубликовали задачу по Python: Что выведет код?
✅ Ответ: Ничего
💥 Объяснение:
Мы указали только 2 параметра: -n и -q, после чего передаем на замер времени функцию fun.
Параметр -n указывает количество повторов в цикле. Параметр -q (quiet) показывает, что результаты выводить не нужно.
Таким образом, мы производим замер времени и ничего не выводим. Вообще.
❗️То есть правильный ответ - ничего.
#grokit #python
👍1
🐻 Что за зверь - аффинные преобразования?
Скорее всего, каждый из Вас хоть раз в жизни слышал термин «аффинные преобразования».
Действительно, все постоянно о них говорят: «инвариантность к аффинным преобразованиям», «аугментация с помощью аффинных преобразований», «аффинные преобразования в компьютерной графике» и так далее.
Однако, далеко не все могут сходу ответить на простой вопрос: «А расскажите, что такое аффинные преобразования простыми словами».
Вы сможете? В любом случае, давайте немного обсудим этот вопрос.
Подробнее - в нашей статье на Хабре 😏
Приятного чтения! ☺️
#math
Скорее всего, каждый из Вас хоть раз в жизни слышал термин «аффинные преобразования».
Действительно, все постоянно о них говорят: «инвариантность к аффинным преобразованиям», «аугментация с помощью аффинных преобразований», «аффинные преобразования в компьютерной графике» и так далее.
Однако, далеко не все могут сходу ответить на простой вопрос: «А расскажите, что такое аффинные преобразования простыми словами».
Вы сможете? В любом случае, давайте немного обсудим этот вопрос.
Подробнее - в нашей статье на Хабре 😏
Приятного чтения! ☺️
#math
Дайджест вакансий за 25.01.2021 - 01.01.2021 🕵️♂️
✅Младший аналитик данных
Зарплата: от 30 000 до 40 000 руб.
Компания: ООО Диджитал Лайн
Занятость: Частичная занятость, удаленная работа (стажировка)
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: SQL
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRESJ
✅ML разработчик, python
Зарплата: от 210 000 до 250 000 руб.
Компания: Mindbox
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python (sklearn, lightgbm, xgboost, hyperopt, Implicit, nmslib), ML / Kaggle. SQL
Дополнительные навыки: Pytorch, Tensorflow
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRFV3
✅IT Business Analytics Internship / Бизнес-аналитик (Стажер)
Зарплата: от 70 000 руб.
Компания: Procter & Gamble
Занятость: Стажировка, полный день
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Английский язык (Upper Intermediate или выше), KNIME, Power BI, Tableau, Spotfire, SQL, Экосистема больших данных (Hadoop, Azure), Python, R
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRGT4
✅Программист-аналитик MS SQL
Зарплата: от 80 000 до 100 000 руб.
Компания: ООО Инвентор Софт
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: MS SQL Server, Transact SQL
Дополнительные навыки: С# (разработка DLL для MS SQL), Delphi, Python, PHP
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXREqT
✅Machine Learning Engineer
Зарплата: от 2 800 до 4 000 EUR
Компания: Greenscreens.AI
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: от 3 лет
Ключевые навыки: Python (jupyter notebook, pandas, numpy), SQL, Фреймворки ML (tensorflow, sklearn), Алгоритмы ML (NNs, xgboost, random forest, линейная регрессия), Контроль версий Git, Английский язык
Дополнительные навыки: DevOps, MLOps, Docker, Kubernetes, REST API
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRI1a
✅Data Analyst
Зарплата: от 70 000 до 100 000 руб.
Компания: ООО МАГ Девелопмент
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 1 года
Ключевые навыки: SQL, Python, Бизнес-метрики
Дополнительные навыки: Power BI, Методы ML, Jupyter Notebook, Pycharm, Terminal (Linux/MacOS), Gitlab, Jira
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRIBQ
✅Программист-аналитик Python
Зарплата: от 170 000 руб.
Компания: ООО Регистратор доменных имен РЕГ.РУ
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 3 лет
Ключевые навыки: SQL (MySQL), Python ((Pandas, NumPy), Linux-системы, Git, Gig Data
Дополнительные навыки: Clickhouse, ElasticSearch, Hadoop, BI-системы, Математическая статистика, DS/ML
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRE4T
#vacancy
✅Младший аналитик данных
Зарплата: от 30 000 до 40 000 руб.
Компания: ООО Диджитал Лайн
Занятость: Частичная занятость, удаленная работа (стажировка)
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: SQL
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRESJ
✅ML разработчик, python
Зарплата: от 210 000 до 250 000 руб.
Компания: Mindbox
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: Python (sklearn, lightgbm, xgboost, hyperopt, Implicit, nmslib), ML / Kaggle. SQL
Дополнительные навыки: Pytorch, Tensorflow
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRFV3
✅IT Business Analytics Internship / Бизнес-аналитик (Стажер)
Зарплата: от 70 000 руб.
Компания: Procter & Gamble
Занятость: Стажировка, полный день
Опыт: не требуется
Ключевые навыки: Английский язык (Upper Intermediate или выше), KNIME, Power BI, Tableau, Spotfire, SQL, Экосистема больших данных (Hadoop, Azure), Python, R
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRGT4
✅Программист-аналитик MS SQL
Зарплата: от 80 000 до 100 000 руб.
Компания: ООО Инвентор Софт
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: 1–3 года
Ключевые навыки: MS SQL Server, Transact SQL
Дополнительные навыки: С# (разработка DLL для MS SQL), Delphi, Python, PHP
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXREqT
✅Machine Learning Engineer
Зарплата: от 2 800 до 4 000 EUR
Компания: Greenscreens.AI
Занятость: Полная занятость, полный день
Опыт: от 3 лет
Ключевые навыки: Python (jupyter notebook, pandas, numpy), SQL, Фреймворки ML (tensorflow, sklearn), Алгоритмы ML (NNs, xgboost, random forest, линейная регрессия), Контроль версий Git, Английский язык
Дополнительные навыки: DevOps, MLOps, Docker, Kubernetes, REST API
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRI1a
✅Data Analyst
Зарплата: от 70 000 до 100 000 руб.
Компания: ООО МАГ Девелопмент
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 1 года
Ключевые навыки: SQL, Python, Бизнес-метрики
Дополнительные навыки: Power BI, Методы ML, Jupyter Notebook, Pycharm, Terminal (Linux/MacOS), Gitlab, Jira
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRIBQ
✅Программист-аналитик Python
Зарплата: от 170 000 руб.
Компания: ООО Регистратор доменных имен РЕГ.РУ
Занятость: Полная занятость, удаленная работа
Опыт: от 3 лет
Ключевые навыки: SQL (MySQL), Python ((Pandas, NumPy), Linux-системы, Git, Gig Data
Дополнительные навыки: Clickhouse, ElasticSearch, Hadoop, BI-системы, Математическая статистика, DS/ML
Ссылка на вакансию: https://vk.cc/bXRE4T
#vacancy
💃 7 приемов математики, которые облегчат Вам жизнь
Вам приходится порой сталкиваться с интегралами, производными и прочими страшными математическими штуками? Тогда эта подборка может существенно облегчить Вам жизнь!
Файл с формулами прикреплен к посту ✅
1. Интеграл от нечетной функции в симметричных пределах = 0.
2. Интеграл от четной функции в симметричных пределах = удвоенному интегралу от этой же функции в половинном пределе.
3. Производная от интеграла по переменному верхнему пределу = значению подынтегральной функции в этом пределе.
4. Производная от интеграла по переменному нижнему пределу = значению подынтегральной функции в этом пределе со знаком минус.
5. Сумма арифметической прогрессии = сумме первого и последнего члена, умноженной на половину количества членов.
6. Сумма геометрической прогрессии = произведение первого члена на разность (1 - множитель прогрессии q в степени n) и разделить на разность (1 - множитель прогрессии q)
7. Сумма бесконечно убывающей геометрической прогрессии = первый член прогрессии разделить на (1 - множитель прогрессии q).
#math
Вам приходится порой сталкиваться с интегралами, производными и прочими страшными математическими штуками? Тогда эта подборка может существенно облегчить Вам жизнь!
Файл с формулами прикреплен к посту ✅
1. Интеграл от нечетной функции в симметричных пределах = 0.
2. Интеграл от четной функции в симметричных пределах = удвоенному интегралу от этой же функции в половинном пределе.
3. Производная от интеграла по переменному верхнему пределу = значению подынтегральной функции в этом пределе.
4. Производная от интеграла по переменному нижнему пределу = значению подынтегральной функции в этом пределе со знаком минус.
5. Сумма арифметической прогрессии = сумме первого и последнего члена, умноженной на половину количества членов.
6. Сумма геометрической прогрессии = произведение первого члена на разность (1 - множитель прогрессии q в степени n) и разделить на разность (1 - множитель прогрессии q)
7. Сумма бесконечно убывающей геометрической прогрессии = первый член прогрессии разделить на (1 - множитель прогрессии q).
#math