Напиши текст вакансии для должности "Data scientist". Название компании: "БИОКАД, биотехнологическая компания". Расположение: Санкт-Петербург. График работы: Полный день. Опыт работы: От 3 до 6 лет. Ключевые навыки: 

Мы, Отдел мониторинга и анализа данных, занимаемся разработкой статистических моделей и алгоритмов машинного обучения в первую очередь для направлений Производства и Качества. В будущем планируем развивать ML практики и внедрять их в другие сферы компании. Подробнее о том, что мы делаем:  Проводим explorative-анализ данных, делаем пилоты для подтверждения гипотезы о том, что можно решить поставленную заказчиком задачу с помощью ML и статистики; Выявляем аномалии в time-series (отказ датчиков, нестандартные режимы работы и т.п.); Пишем понятный и поддерживаемый код, делаем качественные, воспроизводимых пайплайны обучения моделей; Брейнштормим и генерируем идеи всей командой.  О том как мы собираем данные для экспериментов можно почитать в нашей статье: habr.com/ru/company/biocad/blog/586124/ Наш стэк: Python, MongoDB, PostgreSQL, Apache NIFI, PySpark, MLFlow, git. Пример проектов, над которыми сейчас работает команда:  Построение модели адаптивного регулятора для замены PID-регулятора; Поиск аномалий в сигналах датчиков;  Некоторое представление о наших заказчиках можно получить, прочтя их статью: habr.com/ru/company/biocad/blog/564902/ Сейчас в команде 4 data scientist. Мы расширяем команду и ищем еще одного уровня middle/senior. Задачи, которыми предстоит заниматься:  Погружаться в предметные области, работать с заказчиками; Выполнять исследовательские задачи, искать причинно-следственные связи; Проявлять инициативу, предлагать собственные гипотезы; Создавать осмысленные модели; Участвовать в разработке архитектуры ML сервисов; Документировать и презентовать результаты работы.  Требования:  Наличие практических достижений в области ML; Знание статистики и умение ее применять (Методы статистического вывода, проверка гипотез, statsmodels); Уверенный Python, Git; Опыт работы с базами данных: оконные функции, индексы, оптимизация запросов (postgres, mongo); Желание разбираться в предметной области, работать с заказчиками.  Будет плюсом:  Наличие опыта по выводу ML решений в prod (очень большой плюс); Знакомство ETL (Airflow, NiFi) или готовность разбираться в нем; MLFlow; Опыт работы с Power BI; Умение работать с Docker контейнерами; Terminal (Linux); Знание фреймворков TensorFlow/PyTorch;  Условия:  Территориальное месторасположение – м. Гостиный Двор, Бутик-офис центр &quot;Пассаж&quot;, возможность удаленной работы; График работы: 5/2, с 09.30 до 18.00 (по пятницам до 17.30); Конкурентоспособная заработная плата; Участие в социально значимых проектах; Широкие возможности для профессионального и карьерного роста.