13 апр. 2020

«Северсталь»

«Северсталь» – одна из ведущих вертикально-интегрированных горнодобывающих и сталелитейных компаний в мире с основными активами в России и небольшим количеством предприятий за рубежом. Около 50 000 человек работают на предприятиях компании. Акции компании торгуются на Московской бирже, GDR представлены на Лондонской фондовой бирже. Череповецкий металлургический комбинат – ключевой актив компании «Северсталь». Это одно из крупнейших в мире интегрированных высокоэффективных предприятий (производственная мощность порядка 12 млн тонн стали в год). «Северсталь» обеспечена собственным сырьем – железной рудой и коксующимся углем. Доля продукции с высокой добавленной стоимостью в общем объеме – около 46% (по состоянию на конец 4 квартала 2018 года). В 2018 году «Северсталь» произвела 12,04 млн тонн стали, выручка компании составила $ 8 580 млн, EBITDA – $ 3 142 млн, рентабельность по EBITDA одна из лучших в отрасли – 36,6% в 2018 году.
Секторы:
Сотрудники:
Локации:
Локация:
Москва
Занятость / Тип договора:
Полный день
/
Работа
Опыт:
От 1 года до 3-х лет
Зарплата:
₽ на собеседовании
Вакансия в архиве
Разработка
Аналитика
Python
NumPy
PyTorch
PySpark
TensorFlow
Kaggle
XGBoost
MySQL

Data Scientist

Буду делать
Применение алгоритмов машинного обучения для решения поставленных бизнес-задач.
Сбор данных из внутренних баз данных и работа с внешними источниками информации.
Взаимодействие с заказчиком в процессе реализации задачи.
Подготовка аналитических отчетов.
Презентация финального продукта заказчику.
Ждем от тебя
Программировать на языке Python.
Мы ожидаем, что ты хорошо знаешь NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn, XGBoost или LightGBM. Также желательно знать TensorFlow или PyTorch, а также PySpark.
Писать SQL-запросы средней сложности.
Подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения, соответствующие поставленной бизнес-задаче.
Знать теорию вероятности и математическую статистику.
Знать алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, логистическая регрессия, деревья решений, random forest, gradient tree boosting, нейронные сети).
Приветствуется успешное участие в чемпионатах по машинному обучению (например, Kaggle).
Предлагаем
У нас ты будешь работать с современным стеком технологий на высокопроизводительном кластере и видеть, как твои модели напрямую влияют на производственный процесс крупного предприятия.
Офис рядом со станцией метро «Войковская» и станцией МЦК «Балтийская».
График работы 5/2 (40 часов в неделю), гибкое начало дня.
Официальное трудоустройство.
Корпоративная мобильная связь, медицинская страховка и страхование жизни.
Современное рабочее пространство и уютные зоны отдыха.
Спортзал и велопарковка.
Оплата дистанционных курсов и участие в профессиональных конференциях.
Вакансия в архиве. Посмотрите другие вакансии в ленте.
Перейти в ленту