Data Scientist

Обязанности:

• Проектирование LLM-систем;

• Разработка корпоративных сервисов на основе AI общего характера (например, умный поиск по корпоративным знаниям) и для команд продаж; в первую очередь на фазах быстрой проверки гипотез и пилотирования для дальнейшего полноценного внедрения.

Требования:

• Опыт профильной работы от 3-х лет;
• Понимание ландшафта AI/ML-моделей, их классификации и областей применения;
• Опыт работы с API крупных языковых моделей (LLM), таких как OpenAI GPT, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat или других;
• Опыт выбора моделей и подходов для решения поставленных бизнес-задач;
• Навыки формулирования и быстрого тестирования гипотез;
• Критическое мышление к постановке задач;
• Навыки визуализации и презентации результатов проверки гипотез;
• Хорошая подготовка и знания в области статистики.
• Навыки разработки на Python и написания SQL-запросов;
• Владение основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: Pandas, NumPy, Scipy, Matplotlib, Seaborn;
• Опыт построения и валидации прогнозных моделей с использованием классических алгоритмов ML и градиентного бустинга: Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM;
• Базовый опыт в разработке и внедрении рекомендательных систем;
• Опыт создания прогнозных моделей (time series, classification, regression);
• Наличие опыта в проектах, связанных с обработкой естественного языка (NLP).

Дополнительно:

• Понимание принципов организации разработки, в частности, Agile/Scrum;
• Умение работать в команде, расставлять приоритеты, планировать свою работу (опыт работы с системами управления задачами, например, Jira);
• Умение ясно излагать свои мысли;
• Широкий кругозор в сфере ИТ;
• Знание офисных продуктов Microsoft Excel, Word, PowerPoint на уровне продвинутого пользователя, умение пользоваться AI-инструментами для повышения личной продуктивности.

Условия:

• Обсуждаемые условия дохода (оклад + премии);
• Возможен удаленный формат работы, а также работа в офисе в городах присутствия Softline в гибридном формате;
• Гибкое начало рабочего дня;
• Открытость и готовность к диалогу топ-менеджмента компании;
• Программа ДМС со стоматологией;
• Различные программы мотивации: скидки на технику, компенсация процентов по ипотеке и др.;
• Собственный Корпоративный университет, организация профильных конференций и тренингов за счет компании.