Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных.
Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик.
Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий.
Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей.
Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний.
Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop.
Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production.

Требования:

Опыт в ML / Data Science от 3 лет.
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL.
Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.
Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги.
Опыт работы с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных, с временными рядами.
Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля.

Условия:

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде
Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий
Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК
Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня