Middle Data Scientist

Мы ищем опытного и увлеченного Middle Data Scientist, который станет частью нашей команды, готов решать амбициозные и разнообразные задачи, применять современные подходы и постоянно совершенствоваться!

Что ты будешь делать:

• Развивать классические ML модели, которые помогают нам в планировании, оптимизации распределения ресурсов, построение маршрутов и т. д.
• Создавать и внедрять модели Computer Vision, применяя их для классификации, детекции и сегментации.
• Совершенствовать и разрабатывать AI-ассистентов, делая их ещё более полезными для наших клиентов и сотрудников.
• Разрабатывать процессы, которые помогут выявлять недобросовестное использование наших систем.
• Погружаться в исследовательские проекты, чтобы тестировать новые подходы и технологии, двигая нашу команду вперёд.
• Создавать парсеры для сбора данных из внешних источников.
• Посещать конференции и/или участвовать в соревнованиях.

Каким мы тебя видим:

• Ты работал в области Data Science не менее 2 лет и готов делиться своими знаниями.
• Python — твой инструмент, а библиотеки вроде Pandas, Scikit-learn, TensorFlow или PyTorch — твои верные помощники.
• У тебя есть опыт в computer vision (классификация, детекция, сегментация), и ты знаешь, как превращать изображения в полезные инсайты.
• Ты имеешь опыт работы с NLP: от обработки текстов до применения LLM для автоматизации или генерации решений.
• Ты свободно работаешь с SQL и понимаешь, как устроены базы данных: Clickhouse, PostgreSQL, MSSQL Server.
• Ты владеешь инструментами визуализации (Grafana, Superset, Matplotlib)
• Есть опыт в создании инструментов парсинга внешних источников (BeautifulSoup, requests, Selenium или Scrapy)
• Ты знаешь, как строить ML-модели и доводить их до production, и тебе нравится видеть результаты своей работы в реальном мире.

Что будет твоим бонусом:

• Знание инструментов вроде MLflow для управления ML-проектами.
• Умение работать с Docker и другими инструментами контейнеризации.
• Опыт работы с FAST API и опыт создания telegram ботов.
• Участие в конкурсах, таких как Kaggle, или работа с другими платформами для экспериментов с ML.
• Опыт работы с облачными сервисами (AWS, Azure, GCP и т. д.).
• Навыки оптимизации работы с большими данными.

Условия:

-Уровень заработной платы обсуждается с успешным кандидатом,

-ДМС

-Гибридный график работы (4 дня в офисе, 1 удаленно),

- Для соискателей на вакансию предполагается тестирование.