Lead Data Scientist

Дата размещения вакансии: 09.12.2024
Работодатель: Газпром нефть
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Санкт-Петербург
Виленский переулок 14
Требуемый опыт работы:
Более 6 лет

Обязанности:

  • Технически лидировать команду разработки в решении кейсов от гипотезы до выкатки в продакшн. Кейсы могут быть от области применения нейросетевых методов обработки текстов/ изображений, применения генеративных моделей до решения задач оптимизации складской логистики, разработки высоконагруженных микросервисных архитектур с применением алгоритмов машинного обучения;
  • Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, а также смежными командами - BI, DWH/ Озеро данных, Качество данных, DevOps;
  • Менторить членов команды с точки зрения технической экспертизы и качества выдаваемых решений;
  • Принимать участие в генерации новых идей, предлагать идеи для поиска точек роста бизнеса.

Мы ждем, что ты:

  • Имеешь солидный технический бекграунд в области разработки систем с математическим аппаратом под капотом;

  • Следишь за последними трендами в ИИ;

  • Выводил в прод проекты своими руками и не по наслышке знаешь, как настраивать тестирование моделей/ сервисов, логирование, мониторинг;

  • Работал с платформами контейнеризации;

  • Имеешь высшее техническое образование в области Computer Science и владеешь английским языком на уровне чуть выше просто чтения профильных статей;

  • Будет здорово, если есть доменный опыт в ритейле, рознице, логистике или процессах производства, управления технологическими процессами.

Технический стек: Python + Classical ML, Git worflow, GAMS/CPLEX, LLMs, RAG, AMQP/Rabbit, Redis, SQL/Hadoop/Hive, Gitlab CI/CD, MLFlow/DVC.

Условия:

  • Работа в команде профессионалов высокого уровня, с масштабными проектами;
  • Достойный уровень заработной платы, годовое премирование;
  • Гибридный формат работы;
  • ДМС, страхование жизни, страхование ВЗР;
  • Комфортный офис в центре города, коворкинги для встреч с командами, капсула сна, лекторий, собственный спортзал;
  • Корпоративная библиотека, активности, направленные на развитие базы знаний, внутрикорпоративные мероприятия.