Π’Ρ…ΠΎΠ΄ Π‘Π»ΠΎΠ³
Π‘Ρ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΡΡ‚Π²ΠΎ ΠΈ Ρ€Π΅ΠΌΠΎΠ½Ρ‚
Π Π΅ΠΏΠ΅Ρ‚ΠΈΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹
ΠšΡ€Π°ΡΠΎΡ‚Π°
ЀрилансСры
Π Π°Π·Π½Ρ‹Π΅ спСциалисты
Π£Ρ…ΠΎΠ΄ Π·Π° ΠΆΠΈΠ²ΠΎΡ‚Π½Ρ‹ΠΌΠΈ
Π’Ρ€Π΅Π½Π΅Ρ€Ρ‹
Автоинструкторы

Data scientist β€” удалённая Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π° Π² МосквС

Π”Π°Ρ‚Π°: 2026-09-13
Π”Π΅Ρ‚Π°Π»ΠΈ
Π Π΅Π³ΠΈΠΎΠ½
Москва
Π—Π°Π½ΡΡ‚ΠΎΡΡ‚ΡŒ
дистанционно
Π‘Ρ‚ΠΎΠΈΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ
договорная
Π”Π°Ρ‚Π° ΠΏΡƒΠ±Π»ΠΈΠΊΠ°Ρ†ΠΈΠΈ
2026-09-13
ОписаниС
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. Π§Ρ‚ΠΎ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ с ΡƒΡ‡Π΅Ρ‚ΠΎΠΌ Ρ„Π°ΠΊΡ‚ΠΎΡ€ΠΎΠ² Π½ΠΈΠΆΠ΅: 1) Ρ€Π°ΡΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ NPS ΠΏΠΎ ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½Π°ΠΌ (Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ€ ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½Π° ΠΈ Π΅Π³ΠΎ NPS) 2) Ρ€Π°ΡΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ NPS ΠΏΠΎ кластСрам (Π½ΠΎΠΌΠ΅Ρ€ кластСра ΠΈ Π΅Π³ΠΎ NPS) 3) вывСсти список ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ², Π³Π΄Π΅ ΠΌΠ΅Π½Π΅Π΅ 10 ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² ΠΈ ΠΊΠΎΠ»-Π²ΠΎ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΌΡƒ ΠΈΠ· Π½ΠΈΡ… 4) ΠΏΠΎΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠ»-Π²ΠΎ ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ² с NPS Π² Π΄ΠΈΠ°ΠΏΠ°Π·ΠΎΠ½Π°Ρ… <50, ΠΎΡ‚ 50 Π΄ΠΎ 70 (Π½Π΅ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ), ΠΎΡ‚ 70 Π΄ΠΎ 80 (Π½Π΅ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ), >=80 для всСх ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ² ΠΊΡ€ΠΎΠΌΠ΅ Ρ‚Π΅Ρ…, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ входят Π² Π΄ΠΈΠ²ΠΈΠ·ΠΈΠΎΠ½Ρ‹ 6 ΠΈ 7 5) для Π΄ΠΈΠ²ΠΈΠ·ΠΈΠΎΠ½ΠΎΠ² 6 ΠΈ 7 - ΠŸΠΎΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠΎΠ»-Π²ΠΎ ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ² с NPS Π² Π΄ΠΈΠ°ΠΏΠ°Π·ΠΎΠ½Π°Ρ… <40, ΠΎΡ‚ 40 Π΄ΠΎ 55 (Π½Π΅ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ), ΠΎΡ‚ 55 Π΄ΠΎ 70 (Π½Π΅ Π²ΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ), >=70 6) ΡΠΎΡ…Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‚ΡŒ Π² Ρ„Π°ΠΉΠ»Π΅ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠ΅ΠΆΡƒΡ‚ΠΎΡ‡Π½Ρ‹Π΅ Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Ρ‹ с расчСтами/Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»Π°ΠΌΠΈ (Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ ΠΌΡ‹ ΠΌΠΎΠ³Π»ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΈΡ‚ΡŒ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΡƒ расчСтов) ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΡ€Π°Ρ‚ΠΊΠΈΠ΅ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ ΠΏΠΎ Ρ€Π°Π·Ρ€Π΅Π·Ρƒ кластСров Π€Π°ΠΊΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ Π½Π΅ΠΎΠ±Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΎ ΡƒΡ‡Π΅ΡΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΈ расчСтС: Для ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ²-ΠΈΡΠΊΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π½ΠΈΠΉ (список Π½Π° ΠΎΡ‚Π΄Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ Π²ΠΊΠ»Π°Π΄ΠΊΠ΅) ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚Ρ‹ с ΠΊΠ°Π½Π°Π»ΠΎΠΌ 5 (ΠΈ с ΠΎΡΡ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΌΠΈ ΠΊΠ°Π½Π°Π»Π°ΠΌΠΈ), для ΠΎΡΡ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ² – всС ΠΊΠ°Π½Π°Π»Ρ‹ ΠΊΡ€ΠΎΠΌΠ΅ ΠΊΠ°Π½Π°Π»Π° 5 Для всСх ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ² Π½Π°Π΄ΠΎ ΠΈΡΠΊΠ»ΡŽΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠ· расчСта сотрудников (Π΅ΡΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΈΠ·Π½Π°ΠΊ Π² ΠΎΡ‚Π΄Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΌ столбцС) Β· Π£Ρ‡Π΅ΡΡ‚ΡŒ расчСт ΠΏΠΎ срСднСй ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠ΅ Π² связкС id ΠΊΠ»ΠΈΠ΅Π½Ρ‚ – ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½, Ρ‚ΠΎ Π΅ΡΡ‚ΡŒ Ссли Ρƒ ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ»ΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π° Π² ΠΎΠ΄Π½ΠΎΠΌ ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½Π΅ Π±Ρ‹Π»ΠΎ нСсколько ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΎΠΊ NPS, Ρ‚ΠΎΠ³Π΄Π° ΡƒΡΡ€Π΅Π΄Π½ΡΡ‚ΡŒ Π΅Π³ΠΎ ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΡƒ. Π”Π°Π»Π΅Π΅ ΠΈ Π² ΠΏΡ€ΠΎΡ‡ΠΈΡ… случаях – ΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ ΠΏΠΎ Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»Π΅ NPS: доля ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΎΡƒΡ‚Π΅Ρ€ΠΎΠ² (ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠΈ 9, 10) – доля ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠΎΠ² (ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠΈ ΠΎΡ‚ 0 Π΄ΠΎ 6) Β· NPS кластСра считаСтся исходя ΠΈΠ· всСх ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½ΠΎΠ² этого кластСра (доля суммы всСх ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΎΠΊ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΎΡƒΡ‚Π΅Ρ€ΠΎΠ²) - (доля суммы всСх ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΎΠΊ ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠΎΠ²) с ΡƒΡ‡Π΅Ρ‚ΠΎΠΌ привСдСния ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² рСспондСнтов ΠΊ срСднСй ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠ΅ Π² связкС ΠΊΠ»ΠΈΠ΅Π½Ρ‚-ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½, Π³Π΄Π΅ Π½Π΅ΠΎΠ±Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈΠΌΠΎ Π—Π°Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ 2. Анализ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΉ, визуализация ΠΈ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ Π€Π°ΠΉΠ» Π²ΠΎ Π²Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΈ «ВСстовоС Π·Π°Π΄Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΏΠΎ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Ρƒ ΠΊΠ°Π½Π°Π»ΠΎΠ²Β». ΠŸΡ€ΠΎΠ°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π²Ρ‹Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΊΡƒ ΠΏΠΎ ΠΊΠΎΠ»-Π²Ρƒ собранных ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² NPS, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΡƒΠΆΠ΅ Ρ€Π°Π·Π±ΠΈΡ‚Ρ‹ Π½Π° ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠΎΠ²/Π½Π΅ΠΉΡ‚Ρ€Π°Π»ΠΎΠ²/ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΎΡƒΡ‚Π΅Ρ€ΠΎΠ²: Π’ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π³Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠΈ ΠΏΠΎ количСству собранных ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΊΠ°Π½Π°Π»Π°ΠΌ ΠΈ дням Π² Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠ΅. Π‘Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ Π² ΠΊΠ°ΠΊΠΈΠ΅ Π΄Π½ΠΈ Π΅ΡΡ‚ΡŒ нСстандартныС всплСски ΠΏΠΎ ΠΊΠΎΠ»-Π²Ρƒ ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ², ΠΏΠΎ ΠΊΠ°ΠΊΠΈΠΌ ΠΊΠ°Π½Π°Π»Π°ΠΌ, ΠΎΠ±Ρ‰ΠΈΠ΅ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ ΠΏΡ€ΠΎ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ ΠΈ ΠΊΠΎΠ»-Π²ΠΎ собранных ΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΠΎΠ² ΠŸΠΎΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ NPS ΠΏΠΎ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΌΡƒ ΠΊΠ°Π½Π°Π»Ρƒ Π·Π° вСсь ΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΎΠ΄ ΠΈ ΠΏΠΎ нСдСлям (Π΄Π°Ρ‚Ρ‹ июля 1-7, 8-14, 15-21, 22-27) – ΠΏΡ€ΠΎΠ°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Ρ‹ ΠΈ ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ ΠΎΠ± измСнСниях ΠŸΠΎΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΠ±Ρ‰ΠΈΠΉ NPS (ΠΏΠΎ всСм ΠΊΠ°Π½Π°Π»Π°ΠΌ) Ρ‚Π°ΠΊΠΆΠ΅ Π·Π° вСсь ΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΎΠ΄ ΠΈ ΠΏΠΎ нСдСлям – ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ ΠΎΠ± измСнСниях Π€ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»Π° NPS: доля ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠΎΡƒΡ‚Π΅Ρ€ΠΎΠ² (ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠΈ 9 ΠΈ 10) – доля ΠΊΡ€ΠΈΡ‚ΠΈΠΊΠΎΠ² (ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΠΈ ΠΎΡ‚ 0 Π΄ΠΎ 6) . Π—Π΄Π΅ΡΡŒ ΡΡ€Π΅Π΄Π½ΡŽΡŽ ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΊΡƒ ΡƒΠΆΠ΅ Π½Π΅ ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ. ΠžΡΡ‚Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠ΅ΠΆΡƒΡ‚ΠΎΡ‡Π½Ρ‹Π΅ расчСтныС Ρ‚Π°Π±Π»ΠΈΡ†Ρ‹/Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΡƒΠ»Ρ‹ Π² excel, Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ ΠΌΡ‹ ΠΌΠΎΠ³Π»ΠΈ ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΈΡ‚ΡŒ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΡƒ расчСтов. Π“Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊΠΈ ΠΈ Π²Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ Π² Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ ΠΏΡ€Π΅Π·Π΅Π½Ρ‚Π°Ρ†ΠΈΠΈ (Power point).
ΠŸΠΎΡ…ΠΎΠΆΠΈΠ΅ Π·Π°ΠΊΠ°Π·Ρ‹

Data scientist

дистанционно
договорная
Π”ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰Π΅Π³ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΡƒΠΊΡ‚Π°. ПоТСлания ΠΈ особСнности: Π˜Ρ‰Π΅ΠΌ Senior Data Engineer / Technical Lead Π½Π° Π΄Π»ΠΈΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ Π² Ρ‚Π΅Π»Π΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅. Π€ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚: ΡƒΠ΄Π°Π»Ρ‘Π½Π½ΠΎ Π—Π°Π½ΡΡ‚ΠΎΡΡ‚ΡŒ: полная Π‘Ρ€ΠΎΠΊ ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚Π°: Π΄ΠΎ ΠΊΠΎΠ½Ρ†Π° 2027 Π³ΠΎΠ΄Π° Локация: Π Π€ ГраТданство: Π Π€ / Π Π‘ Π“Ρ€Π°Ρ„ΠΈΠΊ: МБК Β±2 ΠŸΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚: миграция ETL-процСссов с Informatica PowerCenter Π½Π° ΠΎΡ‚ΠΊΡ€Ρ‹Ρ‚Ρ‹ΠΉ Apache-стСк: NiFi + Airflow + Greenplum ΠšΠ»ΡŽΡ‡Π΅Π²Ρ‹Π΅ трСбования: β€’ ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Team Lead / управлСния ΠΊΠΎΠΌΠ°Π½Π΄ΠΎΠΉ β€” ΠΎΡ‚ 4 Π»Π΅Ρ‚ β€’ Π‘ΠΈΠ»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ ETL / ELT ΠΈ DWH β€’ ΠŸΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΡ‡Π΅ΡΠΊΠΈΠΉ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ ΠΌΠΈΠ³Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ ETL с Informatica PowerCenter Π½Π° Airflow + Greenplum β€’ Apache Airflow β€” ΡΠ°ΠΌΠΎΡΡ‚ΠΎΡΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½Π°Ρ Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΠΈ ΠΎΡ‚Π»Π°Π΄ΠΊΠ° DAG’ов β€’ Apache NiFi β€” ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ Ρ€Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° ΠΏΠΎΡ‚ΠΎΠΊΠΎΠ² β€’ Python, pandas β€’ Spark / PySpark β€’ SQL, PL/SQL, Ρ…Ρ€Π°Π½ΠΈΠΌΡ‹Π΅ ΠΏΡ€ΠΎΡ†Π΅Π΄ΡƒΡ€Ρ‹ ΠΈ Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΈ β€’ Oracle, PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse β€’ Hadoop, Hive, Hive Metastore β€’ Kafka ΠΈ потоковая ΠΎΠ±Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… β€’ Grafana / Prometheus β€’ Data Quality ΠΈ автоматичСская валидация Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ΠΎΠ² ΠΌΠΈΠ³Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ β€’ ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ ΠΎΠΏΡ‚ΠΈΠΌΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ слоТных SQL-запросов Π² highload β€’ ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с Π±ΠΈΠ»Π»ΠΈΠ½Π³ΠΎΠΌ Π‘ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ плюсом: β€’ систСмный Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ETL; β€’ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²ΠΎΠ΄ бизнСс-Ρ‚Ρ€Π΅Π±ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠΉ Π² тСхничСскиС спСцификации; β€’ ER-Π΄ΠΈΠ°Π³Ρ€Π°ΠΌΠΌΡ‹; β€’ ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΊΠ° тСхничСской Π΄ΠΎΠΊΡƒΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Ρ†ΠΈΠΈ ΠΈ тСст-кСйсов. ΠŸΡ€ΠΈ ΠΎΡ‚ΠΊΠ»ΠΈΠΊΠ΅, поТалуйста, сразу Π½Π°ΠΏΠΈΡˆΠΈΡ‚Π΅: 1. Бколько Π»Π΅Ρ‚ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚Π° Π² Ρ€ΠΎΠ»ΠΈ Team Lead? 2. Π‘Ρ‹Π» Π»ΠΈ ΠΈΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎ ΠΏΡ€ΠΎΠ΅ΠΊΡ‚ ΠΌΠΈΠ³Ρ€Π°Ρ†ΠΈΠΈ Informatica PowerCenter ? Airflow / Greenplum? 3. Какой практичСский ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ с NiFi? 4. Π•ΡΡ‚ΡŒ Π»ΠΈ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ с Π±ΠΈΠ»Π»ΠΈΠ½Π³ΠΎΠΌ?.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
НСобходимо ΡΠΎΠ±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ датасСт ΠΈΠ· 1000 ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚Π° с Ρ€Π°Π·Π½Ρ‹Ρ… ракурсов\ΠΏΠΎΠ³ΠΎΠ΄ΠΎΠΉ\Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½ΠΈ суток. Разовая ΠΏΠΎΠ΄Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ°: сбор ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠ° ΡΠΊΡ€ΠΈΠ½ΡˆΠΎΡ‚ΠΎΠ² STALZONE β€” 5?000 ? Π˜Ρ‰Ρƒ Ρ‡Π΅Π»ΠΎΠ²Π΅ΠΊΠ°, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹ΠΉ ΠΈΠ³Ρ€Π°Π΅Ρ‚ Π² STALZONE ΠΈ ΠΏΠΎΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚ ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΡŒ изобраТСния для обучСния нСйросСти Ρ€Π°ΡΠΏΠΎΠ·Π½Π°Π²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠ°Π±Π°Π½ΠΎΠ². Π§Ρ‚ΠΎ Π½ΡƒΠΆΠ½ΠΎ ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ: * Π‘ΠΎΠ±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ 1000 Ρ€Π°Π·Π½ΠΎΠΎΠ±Ρ€Π°Π·Π½Ρ‹Ρ… ΠΊΠ°Π΄Ρ€ΠΎΠ² ΠΈΠ· Π½Π΅ΡΠΊΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΈΡ… ΠΈΠ³Ρ€ΠΎΠ²Ρ‹Ρ… Π·Π°Ρ…ΠΎΠ΄ΠΎΠ²: 800 с ΠΆΠΈΠ²Ρ‹ΠΌΠΈ ΠΊΠ°Π±Π°Π½Π°ΠΌΠΈ ΠΈ 200 Π±Π΅Π· Π½ΠΈΡ… β€” ΠΎΠΊΡ€ΡƒΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅, Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΈΠ΅ пСрсонаТи, Ρ‚Ρ€ΡƒΠΏΡ‹. * Π‘Π½ΠΈΠΌΠ°Ρ‚ΡŒ ΠΊΠ°Π±Π°Π½ΠΎΠ² с Ρ€Π°Π·Π½Ρ‹Ρ… сторон, Π½Π° Ρ€Π°Π·Π½Ρ‹Ρ… расстояниях ΠΈ ΠΏΡ€ΠΈ Ρ€Π°Π·Π½ΠΎΠΌ освСщСнии. * Π£Π΄Π°Π»ΡΡ‚ΡŒ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½Π°ΠΊΠΎΠ²Ρ‹Π΅ ΠΈ ΠΏΠΎΡ‡Ρ‚ΠΈ ΠΎΠ΄ΠΈΠ½Π°ΠΊΠΎΠ²Ρ‹Π΅ ΠΊΠ°Π΄Ρ€Ρ‹. * Π’ ΠΏΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠ΅ CVAT Π²Ρ‹Π΄Π΅Π»ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π²ΠΈΠ΄ΠΈΠΌΠΎΠ³ΠΎ ΠΆΠΈΠ²ΠΎΠ³ΠΎ ΠΊΠ°Π±Π°Π½Π° ΠΎΡ‚Π΄Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ ΠΏΡ€ΡΠΌΠΎΡƒΠ³ΠΎΠ»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ Ρ€Π°ΠΌΠΊΠΎΠΉ с ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ `live_boar`. Π Π°ΠΌΠΊΠΈ Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ½Ρ‹ ΠΏΠ»ΠΎΡ‚Π½ΠΎ ΠΎΡ…Π²Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΠ±ΡŠΠ΅ΠΊΡ‚. Π’Ρ€ΡƒΠΏΡ‹ этой ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π½Π΅ ΠΎΡ‚ΠΌΠ΅Ρ‡Π°Ρ‚ΡŒ. * ΠŸΠ΅Ρ€Π΅Π΄Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΡ€ΠΈΠ³ΠΈΠ½Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Π΅ изобраТСния ΠΈ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΡƒ Π² Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ‚Π΅ YOLO Detection, сохранив ΠΈΠ½Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ†ΠΈΡŽ, ΠΈΠ· ΠΊΠ°ΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ³Ρ€ΠΎΠ²ΠΎΠ³ΠΎ Π·Π°Ρ…ΠΎΠ΄Π° ΠΏΠΎΠ»ΡƒΡ‡Π΅Π½ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ ΠΊΠ°Π΄Ρ€. ВрСбования: установлСнная ΠΈΠ³Ρ€Π°, Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ ΡΠ°ΠΌΠΎΡΡ‚ΠΎΡΡ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π½Π°Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΊΠ°Π±Π°Π½ΠΎΠ², Π²Π½ΠΈΠΌΠ°Ρ‚Π΅Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΡŒ. ΠžΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρ‹ с CVAT Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ плюсом. ΠžΠΏΠ»Π°Ρ‚Π° β€” 5?000 ? Π·Π° вСсь ΠΎΠ±ΡŠΡ‘ΠΌ. Π‘Π½Π°Ρ‡Π°Π»Π° оплачиваСмая пробная партия: 50 ΠΊΠ°Π΄Ρ€ΠΎΠ² Π·Π° 500 ?. Она Π²Ρ…ΠΎΠ΄ΠΈΡ‚ Π² ΠΎΠ±Ρ‰ΠΈΠΉ ΠΎΠ±ΡŠΡ‘ΠΌ ΠΈ Π±ΡŽΠ΄ΠΆΠ΅Ρ‚. ПослС ΠΏΡ€ΠΎΠ²Π΅Ρ€ΠΊΠΈ согласуСм ΠΏΡ€ΠΎΠ΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΈ срок сдачи. Π’ ΠΎΡ‚ΠΊΠ»ΠΈΠΊΠ΅ Π½Π°ΠΏΠΈΡˆΠΈΡ‚Π΅, ΠΈΠ³Ρ€Π°Π΅Ρ‚Π΅ Π»ΠΈ Π²Ρ‹ Π² STALZONE ΠΈ Π΅ΡΡ‚ΡŒ Π»ΠΈ ΠΎΠΏΡ‹Ρ‚ Ρ€Π°Π·ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΊΠΈ ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π‘Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρƒ ΠΈ Π½Π°ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΊΠ°ΠΊ это Π΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ. ΠΠ°ΡƒΡ‡ΠΈΡ‚ΡŒ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ с python для Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ·Π° Ρ‚ΠΎΠ½Π°Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚ΠΈ ΠΎΡ‚Π·Ρ‹Π²ΠΎΠ² Π² ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π½Π΅Ρ‚Π΅.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля.
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. НуТно ΠΏΠΎΠ΄Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΠ·ΠΎΠ±Ρ€Π°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Ρ‡Π΅ΠΊΠ° для ΠΏΡ€Π΅Π·Π΅Π½Ρ‚Π°Ρ†ΠΈΠΈ (Π½Π΅ для отчётности). Π—Π°Π΄Π°Ρ‡Π°: 1. Аккуратно ΡΠΊΡ€Ρ‹Ρ‚ΡŒ сумму ΠΈ Π½Π°ΠΏΠΈΡΠ°Ρ‚ΡŒ Π½ΠΎΠ²ΡƒΡŽ инструмСнтом β€žΠ’ΠΎΡ‡Π΅Ρ‡Π½Π°Ρ Π²ΠΎΡΡΡ‚Π°Π½Π°Π²Π»ΠΈΠ²Π°ΡŽΡ‰Π°Ρ ΠΊΠΈΡΡ‚ΡŒβ€œ ΠΈΠ»ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΎΠ³ΠΎΠΌ, Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ тСкстура Π±ΡƒΠΌΠ°Π³ΠΈ ΡΠΎΡ…Ρ€Π°Π½ΠΈΠ»Π°ΡΡŒ. 2. Π”ΠΎΠ±Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠ²Π΅Ρ€Ρ… тСкста ΠΏΠΎΠ»ΡƒΠΏΡ€ΠΎΠ·Ρ€Π°Ρ‡Π½ΡƒΡŽ ΠΏΠ»Π°ΡˆΠΊΡƒ с пояснСниСм β€žΠ‘ΡƒΠΌΠΌΠ° ΠΈΠ·ΠΌΠ΅Π½Π΅Π½Π° для ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π°β€œ. 3. Π‘ΠΎΡ…Ρ€Π°Π½ΠΈΡ‚ΡŒ Π² PNG Π±Π΅Π· сТатия». 4.ΠΏΠΎΠΌΠ΅Π½ΡΡ‚ΡŒ Π΄Π°Ρ‚Ρƒ .
Москва ЀрилансСры

Data scientist

дистанционно
договорная
Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля. ПоТСлания ΠΈ особСнности: Π˜Ρ‰Ρƒ Π²Π°Ρ€ΠΈΠ°Π½Ρ‚Ρ‹ Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ Π½Π°Π±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ ΠΏΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΠΊΠΈ ΠΈ ΡΠΌΠ΅Π½ΠΈΡ‚ΡŒ Π² ΠΈΡ‚ΠΎΠ³Π΅ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Ρƒ. Π’Π΅ΠΎΡ€ΠΈΠΈ ΠΌΠ½ΠΎΠ³ΠΎ, ΠΏΡ€Π°ΠΊΡ‚ΠΈΠΊΠΈ Π½Π΅Ρ‚.
Москва ЀрилансСры

ΠŸΡ€ΠΎΠ³Ρ€Π°ΠΌΠΌΠΈΡΡ‚Ρ‹

дистанционно
договорная
Data Science. Π Π°Π·Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚ΠΊΠ° с нуля.
Π‘Π°Π½ΠΊΡ‚-ΠŸΠ΅Ρ‚Π΅Ρ€Π±ΡƒΡ€Π³ ЀрилансСры