- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Data scientist
Оценка ИИСтабильная компания с четкой отраслевой специализацией и сложными инженерными задачами. Это отличный вариант для тех, кто хочет заниматься прикладной наукой и видеть реальный результат своей работы в критически важной инфраструктуре.
Сложность вакансии
Оценка ИИРабота в научно-техническом центре требует не только навыков ML, но и глубокого понимания предметной области электроэнергетики. Задачи, скорее всего, связаны со сложным математическим моделированием и прогнозированием.
Анализ зарплаты
Оценка ИИВ вакансии не указан уровень дохода, однако для позиции Data Scientist в Москве рыночные показатели варьируются от 180 до 350 тысяч рублей в зависимости от квалификации. Научно-технические центры обычно предлагают конкурентную зарплату, соответствующую средним значениям по ИТ-сектору.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в НТЦ ЕЭС уже сейчас
Присоединяйтесь к команде НТЦ ЕЭС и создавайте инновационное ПО для будущего российской электроэнергетики!
Описание вакансии
Data scientist
*АО НТЦ ЕЭС
Акционерное общество «Научно-технический Центр Единой Энергетической Системы Информационные Комплексы» — современная ИТ компания, занимающаяся разработкой специализированного программного обеспечения в сфере электроэнергетики.*
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- Machine Learning
- SQL
- Data Science
- Mathematical Modeling
Возможные вопросы на собеседовании
В энергетике часто работают с временными рядами (нагрузка, генерация). Важно знать, как кандидат подходит к их анализу.
Какие методы и модели вы используете для прогнозирования временных рядов с выраженной сезонностью?
Проверка владения базовым стеком для Data Science.
Расскажите о вашем опыте работы с библиотеками Scikit-learn, Pandas и фреймворками глубокого обучения.
В НТЦ ЕЭС важна точность моделей для стабильности энергосистемы.
Как вы оцениваете качество своих моделей и какие метрики считаете наиболее важными для задач регрессии в энергетике?
Работа с данными в реальном секторе часто сопряжена с их неполнотой или шумом.
Как вы обрабатываете пропуски и аномалии в данных, полученных с датчиков или систем мониторинга?
Понимание того, как модель будет работать в реальном ПО.
Есть ли у вас опыт вывода ML-моделей в продакшн (Deployment) и интеграции их в существующие программные комплексы?
Похожие вакансии
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
Руководитель Data Science команды (Анализ спроса в маркетплейсе)
1000+ офферов получено
Устали искать работу? Мы найдём её за вас
Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!