ML-инженер

Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования цен на жилую и коммерческую недвижимость.

Проведение статистического анализа и обработка данных для построения моделей и создания аналитических отчетов.

Автоматизация процессов, связанных с анализом данных и моделированием.

Оптимизация гиперпараметров моделей

(регрессия, классификация) и оценка их качества через метрики.

Создание отчетов в Microsoft Excel или на языке Python, их автоматизация.

Опыт программирования на языке Python с использованием ключевых библиотек: matplotlib, seaborn, numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost, keras, tensorflow и т.д.

Навыки применения таких алгоритмов, как: регрессия, деревья решений (DT), случайный лес

(RF), нейронные сети (NN), SVM, boosting (понимание принципа работы и основных гиперпараметров).

Понимание и умение объяснять метрики для задач регрессии и классификации.

Microsoft Excel (написание сложных формул и макросов (при необходимости).

​​​​​​​Веб-приложение Jupyter (Jupyter Notebook, интерфейс JupyterLab).