Обязанности:
-
Анализировать точки внедрения решений на базе ML/DS;
-
Разрабатывать предиктивные (прогнозные) модели;
-
Проводить прескриптивный (рекомендательный) анализ;
-
Поддерживать и управлять текущими моделями и решениями;
-
Моделировать решения на основе исторических данных;
-
Взаимодействовать со стейкхолдерами и переводить их запросы в реализуемые решения.
Требования:
Образование:
- Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики, науки о данных или смежной области;
- Более 5 лет практического опыта работы в роли Data Scientist, Machine Learning Engineer или Quantitative Analyst.
Технические навыки: -
Глубокие знания Python и опыт работы с алгоритмами машинного обучения;
-
Уверенное владение SQL для написания сложных запросов и агрегатов;
-
Твёрдое понимание статистики и теории вероятностей (проверка гипотез, доверительные интервалы, распределения);
-
Понимание методов оценки и валидации моделей;
-
Опыт работы с крупномасштабными структурированными данными;
-
Умение писать чистый, поддерживаемый и готовый к продакшну код;
-
Опыт построения, валидации и внедрения ML-моделей в реальных условиях;
-
Опыт проведения A/B-тестов или работы с экспериментальными фреймворками.
Гибкие навыки (Soft Skills): -
Сильные аналитические способности, умение решать сложные задачи и мыслить критически;
-
Умение переводить сложные технические результаты в понятные бизнес-инсайты для стейкхолдеров;
-
Отличные коммуникативные и командные навыки, комфортная работа в кросс-функциональных командах.
Будет преимуществом (Nice to Have): -
Опыт работы в сферах travel, e-commerce или на маркетплейс-платформах;
-
Знание фреймворков глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch);
-
Знание облачных платформ (AWS, GCP, Azure) и ML-пайплайнов (SageMaker, MLflow, Airflow);
-
Опыт работы с ClickHouse или другими высокопроизводительными аналитическими базами данных;
-
Опыт работы с LLM / NLP для текстовой аналитики или данных пользовательских взаимодействий;
-
Участие в open-source проектах или высокий рейтинг на Kaggle/в ML-соревнованиях;
-
Опыт работы с инструментами для больших данных (Spark, Databricks или аналогами).
Условия:
-
Работа над полезным продуктом, которым ежедневно пользуются миллионы путешественников для бронирования своих поездок;
-
Полностью удалённый формат работы — 5 дней в неделю, по 8 часов в день;
-
Возможности для профессионального развития (бюджет на самостоятельное обучение, международные тренинги, онлайн-занятия по английскому языку, доступ к образовательным платформам);
-
Возможности для внутреннего карьерного роста и горизонтальной мобильности;
-
Конкурентные условия по ежегодному отпуску, больничным и официальным праздничным дням;
-
Ежегодный корпоративный офсайт в Таиланде.
