Senior Data Science (Домен ИИ)

Мы — консалтинговая практика, создающая интеллектуальные решения для бизнеса через имитационное моделирование, алгоритмы исследования операций, интеллектуальные системы планирования, организационного и технического управления. Наши проекты охватывают нефтедобычу, машиностроение, транспорт и логистику, помогая клиентам принимать решения на основе данных, выявляя скрытые резервы.

Чем предстоит заниматься:

• Анализ данных: выявлять ключевые факторы, формировать гипотезы и проверять их статистическими методами и ML-моделями;
• Разработка моделей: проектировать и совершенствовать сервисы имитационного моделирования и симуляции под бизнес-задачи;
• Аналитика и визуализация: готовить отчёты, дашборды и презентовать выводы;
• Командная работа: взаимодействовать с аналитиками, продукт-менеджерами и заказчиками для интеграции решений.

Для нас важно:

• Высшее образование (математика, компьютерные науки, физика, инженерия или смежные области);
• Опыт работы в области машинного обучения (обработка временных рядов (ARIMA), детектор аномалия, интерпретация моделей ML (SHAP, LIME, PDP, LOCO) - от 3 лет;
• Понимание принципов и подходов имитационного моделирования, а также целей, задач и ограничений его применения;
• Приветствуется опыт с ритейлом: построение моделей управления запасами, стратегий по управлению поставками и т.п.;
• Глубокое понимание принципов машинного обучения и их применения в CV/OCR: работа с изображениями, видео, распознавание текста, детекция объектов, сегментация и т.д.;
• Опыт работы с современными библиотеками и фреймворками для CV: OpenCV, TensorFlow, PyTorch, transfomers, YOLO, Tesseract, PaddleOCR и др.;
• Знание современных подходов к обработке изображений и видео (например, трансформеры для CV, нейронные сети для OCR);
• Знание методов оптимизации моделей CV/OCR, в том числе для работы на edge-устройствах (ONNX, TensorRT, квантование, дистилляция);
• Опыт работы с MLOps-инструментами (ClearML, MLflow);
• Опыт генерации синтетических датасетов;
• Опыт разработки алгоритмов CV (трекинг, мультикамера, гомография);
• Навыки эффективного использования LLM для разработки;
• Опыт поиска и использования публичных датасетов и pretrained моделей (fine tuning, transfer learning);
• Опыт обучения CV моделей с нуля, с оптимизацией гиперпараметров;
• Глубокое понимание python и библиотеками OpenCV;
• Опыт работы с VLM (vllm, QWEN-VL), prompt engineering;
• Опыт работы в Agile/Scrum-командах.
• Готовность работать на территории РФ.