Напиши текст вакансии для должности "Data Scientist (junior/middle)". Название компании: "Bell Integrator". Расположение: Москва. График работы: Удаленная работа. Опыт работы: От 1 года до 3 лет. Ключевые навыки: 'Python', 'Machine Learning', 'Git', 'Java', 'SQL', 'neural networks', 'AutoML', 'Data Science'

Продукт  Neuton.AI – no-code artificial intelligence for all. Сегодня мы наблюдаем бум развития технологий искусственного интеллекта, однако все это делается руками специалистов по машинному обучению, экспертов, которые должны сочетать в себе невероятные навыки: знания алгоритмов и математики, программирования, науки о данных и много другое. На них невероятный спрос, а многим они просто не по карману. Мы создали Neuton AutoML чтобы по-настоящему демократизировать искусственный интеллект, сделав его доступным для пользователей:  Без технической подготовки Без знаний Data Science Без навыков программирования  Что у нас по стеку:  Ядро - C/C++, CUDA Обработка данных: Python, numpy, pandas, sklearn, nltk, xgboost, catboost, lightgbm, tensorflow, torch Платформа: Java, Spring Boot, Spring Data, JPA/Hibernate, RabbitMQ, Vue.js (front) Инфраструктура: Git, Jenkins, Ansible, Terraform, GCP, GKE(kubernetes), Docker, Keycloak, Grafana, Openstack Этот короткий ролик демонстрирует, то, с какой легкостью теперь может быть решена, например задача прогнозирования оттока клиентов https://www.youtube.com/watch?v=yKHvzBS1MCU Мы представили наш продукт меньше года назад, но уже сегодня сотни компаний в США пользуются нашим решением. Невероятный спрос на AUTO ML продукты, заставляет нас двигаться еще быстрее. Expectations Responsibilities:  Engage in work on automating data preprocessing &amp; feature engineering methods, Learn new approaches Conduct experiments, write a lot of code.  Hard skills:  1 years in an applied data science role Fluency with scripting (Python or R) Hands-on experience with pandas, numpy, sklearn, matplotlib, seaborn, xgboost or R corresponding packages Ability to independently perform complete machine learning projects including data cleaning/processing, EDA, hypothesis generation/testing, feature engineering, algorithm selection/tuning/validation, and generation of experiment reports Knowledge of metrics definitions and differences, and metrics optimization techniques Understanding of Logistic/Linear regression, Decision Trees/Random Forest/Boosted Trees/ neural networks frameworks Ability to explain strong and weak points of the above algorithms’ applications Strong knowledge of Statistics  Soft skills:  Exceptional verbal communication, writing and interpersonal skills  Good to have:  Familiarity with BigData, Hadoop, CUDA Fluent in English  We offer:  Competitive compensation &amp; benefits package Work with newest algorithms, NN frameworks Development of AutoML platform Participation in the TOP DS community events