Стажер-инженер ML

Промышленный опыт решения ML задач и вывода их в прод

Владение Python на среднем уровне (функции, классы, базовое понимание декораторов)

Знание основных концепций классического ML (модели, метрики, bias-variance tradeoff, overfitting/underfitting)

Понимание ML-пайплайна (обучение, валидация, инференс)

Опыт работы с табличными данными (EDA, агрегации, feature engineering)

Знание SQL на базовом уровне (join, агрегации, оконные функции)

Базовое понимание A/B тестов (что это, как интерпретировать результаты)

Знание основных библиотек для анализа данных (pandas, numpy, sklearn, matplotlib)

Понимание метрик задач классификации, регрессии и ранжирования (например: ROC-AUC, precision/recall, RMSE/MAE, NDCG)

Базовое владение Git