А что бы ты ещё добавил?

Позиция:  Middle Data Scientist
Компания:  alphaSMART (Группа компаний Alpha-Safety)
Локация:  Усть-Каменогорск
ЗП : 400 000 – 600 000 kzt net

Задачи:
- Общение с заказчиками, трансляция бизнес проблем в задачи для Data Science
- Изучение лучших практик применения алгоритмов ML в заданной предметной области (производство)
- Исследование данных, генерация гипотез, построение моделей
- Визуализация и представление полученных результатов
- Внедрение моделей в продакшн

Требования:
-  Английский язык не ниже intermediate (мы много читаем, пишем и говорим на английском)
-  Знание основных ML алгоритмов, их параметров и областей применения
-  Знание ETL, SQL и свободное владение Python
-  Инструменты визуализации Power BI, Qlik, Tableau
-  Обучаемость, легкое изучение новых алгоритмов и фреймворков
-  Опыт работы по специальности от 2х лет

Будет плюсом:
-  Знание Deep Learning, CV, NLP
-  Знание Clickhouse, Kafka, Zookeper, Hadoop, Spark;
-  Опыт применения алгоритмов ML на производстве

Резюме направлять на rvt@alphasmart.io

Как понять опыт применения алгоритмов ML на производстве?

Вообще какие  проекты есть ML на производстве ?

Ну северсталь сталь плавит, там какой то мл есть. В золотодобыче есть

Коллеги, и в универе и на курсере ведь подробно рассказывают, какого рода проекты хорошо решаются машинным обучением. Почему вопросы про применение ML (именно так) столь популярны?

ну одно дело на курсере и в универе - а другое в жизни. Ынга послушаешь - и рентгенологи больше не нужны.

я знаю как наполовину ML применяют в нефтегазе: крч. берут проволоку, сгибают по форме L и трубы чистят.

если без шуток - то фантазий много есть и было, но особых применений нет, исключение только Schlumberger и другие большие компании довольно успешно пытаются в сегментацию сейсмограмм (типа как kaggle Salt competition), еще пара проектов - это прогноз поломок оборудования (вроде не особо получается), распознавание разных артефактов на снимках из космоса - вроде бы работает, но особо не востребовано.