Full stack python developer
Вакансия № 3914820 от компании "ФГБУ "НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова " Минздрава России" в населенном пункте (городе) Санкт-Петербург, Россия на Мультирегиональном Электронном Центре Занятости Населения (ЦЗН).
Репутация компании "ФГБУ "НМИЦ онкологии им. Н. Н. Петрова " Минздрава России" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой компании на этом сайте.
Оставить отзыв об этой компании без регистрации бесплатно на этом сайте.
Тип занятости на вакантном месте работы в организации/ИП: полный рабочий день.
Обязательное требование работодателя к опыту работы искомого сотрудника: от 1 года.
Обязательное требование работодателя к образованию искомого работника: высшее образование.
Вакансия № 3914820 добавлена в базу данных: Среда, 8 мая 2024 года.
Дата обновления этого объявления с предложением работы: Воскресенье, 19 мая 2024 года.
Рейтинг объявления: 7,8 из 100 баллов |
Вакансия № 3914820 прочитана - 23 раз(а)
Отправлено откликов - 0 раз(а)
Вакансии Мультирегионального Центра Занятости в социальных сетях и мессенджерах:
Вакантное место работы в компании находится по адресу: Санкт-Петербург, Курортный район, посёлок Песочный, Ленинградская улица, 68АД.
Работодатель в городе (регионе) Санкт-Петербург может предложить следующую заработную плату: от 200000 руб...
В обязанности соискателя входит следующее:
* Разработка веб-интерфейса для разметки данных
* Консультирование / участие в автоматизации источников данных для ML моделей совместно с ML Engineer/Data Engineer
Компанией к работнику предъявляются следующие желательные требования:
- Высшее техническое образование в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики (желательно)
- 2 года опыта с React.js и Python.
- Знание фреймворков Django, Flask или Streamlit (желательно)
- Контейнеризация: Docker, OpenShift;
- Опыт с базами данных: MongoDB, PostgreSQL
- Инструменты DevOps (MLOps): Git, Jira, Bitbucket, Nexus, Jenkins
- Технический английский статьи, документация
- Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM) (желательно)
- Знание основных алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, анализ и прогнозирование временных рядов (задачи классического Машинного Обучения) (желательно)
- Знание фреймворков, библиотек машинного обучения: Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, Pytorch, Hugging Face transformers (желательно)
Компания может предложить следующие условия труда:
* Трудоустройство в соответствии с ТК РФ
* Белая зарплата
* Возможность разрабатывать продукты востребованные для системы здравоохранения, которые позволяют повысить качество оказания медицинской помощи по профилю "онкология"
* Возможность участвовать с презентацией проектов на профильных конференциях
Разместить Ваше резюме сейчас ...