Data Scientist (Senior)

Международная продуктовая IT-компания, которая занимается разработкой и поддержкой высоконагруженных онлайн-сервисов, ищет в свою команду Data Scientist.

Обязанности:

• Работа с бизнес-стейкхолдерами - уточнение целей, перевод бизнес-задач в формальные ML проблемы, оценка эффекта от внедрения моделей.
• Исследование и оценка источников данных - поиск новых внутренних и внешних датасетов, анализ их качества, полноты и применимости к бизнес-целям; выявление недостающих данных и формирование требований к их сбору.
• Разработка инструментов для подготовки обучающих датасетов - автоматизация сбора, очистки, разметки и обогащения данных; обеспечение воспроизводимости и масштабируемости процессов.
• Проектирование, обучение, оценка и публикация моделей - выбор релевантных подходов, построение и оптимизация ML-решений, проведение экспериментов, контроль качества и интеграция моделей в продакшн-среду.
• Продуктовая аналитика и эксперименты - формирование и проверка гипотез, проведение A/B тестов, анализ результатов моделей и экспериментов в разрезе продуктовых метрик, предоставление бизнес-рекомендаций.

• Глубокое владение Python - уверенное написание промышленного кода, понимание устройства интерпретатора, принципов памяти, асинхронности и параллелизма.
• Отличные навыки SQL - уверенное владение сложными запросами, оконными функциями, оптимизацией и профилированием запросов.
• Опыт работы с NoSQL-базами (например, MongoDB) и объектными хранилищами (S3, Ceph).
• Знание и практическое применение классических алгоритмов машинного обучения (регрессия, деревья, бустинг, кластеризация и др.).
• Глубокое понимание процессов обучения и инференса нейронных сетей.
• Умение применять статистические методы для анализа данных, валидации гипотез, продуктовой аналитики.
• Опыт полного цикла разработки ML-моделей - от подготовки датасетов до продакшн-деплоя.
• Практический опыт с ML-инструментами: Numpy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, PyTorch, OpenCV, Triton.

Будет плюсом:

• Опыт data-аналитики и построения отчётности.
• Опыт работы с Kubeflow.
• Опыт обучения, интеграции или применения LLM.
• Опыт создания и оптимизации RAG-систем.

• Достойный уровень заработной платы (обсуждается индивидуально и зависит от профессионального уровня кандидата).
• Опытный коллектив, возможность перенять ценный опыт.
• ДМС после 6 месяцев работы.
• Возможность работать удалённо или в современном и комфортном офисе с удобным рабочим местом, оборудованным современной техникой.
• Гибкое начало рабочего дня.
• Оплачиваемые отпускные и больничные.
• Минимум бюрократии.
• 4 day-off в год за счёт компании.
• Частичная компенсация английского языка или психолога (на выбор).
• Компенсация спортзала.