Направления
- Административная работа, секретариат, АХО 854
- Банки, кредит, страхование, пенсионное обеспечение 391
- Безопасность, службы охраны 1163
- Бухгалтерия, налоги, управленческий учет 5920
- Высший менеджмент 39
- Государственная служба, некоммерческие организации 2031
- Добывающая промышленность 773
- ЖКХ, эксплуатация 4064
- Здравоохранение и социальное обеспечение 36455
- Информационные технологии, телекоммуникации, связь 2640
- Искусство, культура и развлечения 1794
- Кадровая служба, управление персоналом 82
- Консалтинг, стратегическое развитие, управление 157
- Легкая промышленность 423
- Лесная, деревообрабатывающая, целлюлозно-бумажная 798
- Маркетинг, реклама, PR 50
- Машиностроение 2477
- Металлургия, металлообработка 554
- Образование, наука 41699
- Пищевая промышленность 790
- Продажи, закупки, снабжение, торговля 992
- Производство 7885
- Работы, не требующие квалификации 92
- Рабочие специальности 274
- Сельское хозяйство, экология, ветеринария 2908
- Спорт, фитнес, салоны красоты 614
- Строительство, ремонт, стройматериалы, недвижимость 3226
- Транспорт, автобизнес, логистика, склад, ВЭД 979
- Туризм, гостиницы, рестораны 413
- Услуги населению, сервисное обслуживание 431
- Химическая, нефтехимическая, топливная промышленность 732
- Электроэнергетика 2460
- Юриспруденция 1246
Аналитик
Обязанности:
Применение алгоритмов машинного обучения для решенияпоставленных бизнес-задач. Сбор данных из внутренних базданных и работа с внешними источниками информации. Взаимодействие с заказчиком в процессе реализации задачи. Подготовка аналитических отчетов. Презентация финальногопродукта заказчику.
Требования:
Английский,продвинутый - С Высшее, дипломированный специалист Уметь: анализировать финансовые, микро- имакроэкономические показатели; программировать на языкеPython Хорошо знаешь numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn,xgboost/lightgbm. Также желательно знать tensorflow/pytorch иPySpark.Строить и валидировать модели для временных рядов(SARIMAX, ETS, VAR, LSTM). Писать SQL-запросы среднейсложности. Пользоваться Git и терминалом Linux. Подбирать предпосылки и алгоритм машинного обучения,соответствующие поставленной бизнес-задаче. Нужно знать: теорию вероятности и математическую статистику;классическую эконометрику (линейная регрессия, логистическаярегрессия); алгоритмы машинного обучения (деревья решений,random forest, gradient tree boosting, нейронные сети).
Информационные технологии, телекоммуникации, связь
- 1С Программист
- 3D-дизайнер
- AppSec инженер
- Data Scientist программист
- DevOps инженер
- DevOps инженер
- DevOps инженер
- DevOps инженер
- Devops-инженер
- Linux-инженер (главный специалист)
- QA инженер-тестировщик
- QA-инженер / Инженер по ручному тестированию
- System Engineer/Инженер по проектированию и внедрению
- UX/UI-дизайнер
- Web - программист
- Web-программист (веб-программист)
- Администратор вычислительный сети, дизайнер
- Администратор информационных систем (системный аналитик)
- Аналитик
- аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- Аналитик
- аналитик
......................
0 Next