Для наших партнеров мы ищем опытного Data Scientist’а, который видит в данных не просто статистику, а источник инсайтов и бизнес-решений. Ваша задача — превращать сложные массивы информации в предсказательные модели, продукты на основе ML и стратегические рекомендации, которые будут менять компанию к лучшему.
Ключевые задачи и обязанности:
-
Решение бизнес-задач: Погружение в бизнес-процессы, формализация и декомпозиция задач от заказчиков (маркетинг, продукт, финансы, производство) на машинно-обучаемые.
-
Полный цикл ML-проектов: От исследования данных (EDA) и генерации гипотез до промышленного внедрения моделей в production (design, train, validate, deploy, monitor, maintain).
-
Разработка и оптимизация моделей: Создание, обучение и тонкая настройка моделей для задач: прогнозирования (forecasting), классификации, кластеризации, рекомендательных систем, NLP, компьютерного зрения (в зависимости от фокус-области).
-
Работа с данными: Сбор, очистка (data wrangling), feature engineering. Работа с большими данными (Big Data tools — преимущество).
-
Коммуникация результатов: Визуализация и интерпретация результатов анализа и моделей для технических и нетехнических стейкхолдеров. Подготовка презентаций и отчетов.
Мы ожидаем от кандидата:
-
Опыт коммерческой работы на позиции Data Scientist от 3 лет с портфолио реализованных проектов.
-
Свободное владение стеком технологий:
-
Языки: Python (основной), уверенное владение библиотеками: Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost.
-
Библиотеки ML/DL: Знание хотя бы одного из фреймворков: PyTorch, TensorFlow/Keras для глубокого обучения.
-
Работа с данными: SQL (продвинутый уровень), опыт работы с Hadoop/Spark — большое преимущество.
-
Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Tableau/Power BI.
-
-
Опыт продакшена: Понимание MLOps-практик: контейнеризация (Docker), опыт вывода моделей в продакшен (на Flask/FastAPI, Airflow, MLflow, Kubeflow), мониторинг дрейфа данных (data/model drift).
-
Методологии: Понимание принципов A/B тестирования, кросс-валидации, методов оценки качества моделей.
-
Системное мышление и бизнес-ориентированность: умение задавать правильные вопросы, проактивность, умение доносить сложные концепции простым языком.
Мы предлагаем:
-
Работа с реальными данными и задачами, влияющими на ключевые бизнес-метрики компании.
-
Конкурентная система оплаты: высокая заработная плата на уровне рынка (обсуждается индивидуально), бонусы за успешные проекты.
-
Карьерный рост в качестве эксперта (Principal/Staff DS) или руководителя направления (Head of DS/AI).
-
Гибкий график работы и возможность удаленной работы (full remote или гибрид).
-
Свобода в выборе инструментов и методологий для решения задач.
-
Дружная команда сильных аналитиков, инженеров и исследователей.
Если вы — исследователь, который стремится к state-of-the-art решениям, и инженер, который знает, как довести их до реального продукта, — ждем ваше резюме.
Для отклика пришлите, пожалуйста:
Ссылку на ваш GitHub / Kaggle профиль или портфолио.
Краткое описание (1-2 абзаца) самого значимого ML-проекта в вашей карьере: задача, ваш вклад, использованные методы, достигнутый бизнес-результат (в цифрах, если возможно).
Сферу, в которой вам наиболее интересно применять свои навыки (e-commerce, финтех, медиа, биотех и т.д.).
Мы ищем мыслителя и создателя, который будет строить интеллектуальное ядро нашей компании вместе с нами.
