Data Scientist (Middle+/Senior)

Локация: удалённая работа; в вакансии указана Москва. Оформление по самозанятости или ИП, при оформлении по ТК РФ ставка ниже.

Зарплата: 250 000–280 000 ₽ на руки в месяц.

Компания

ИТ-ИМПЛАНТ — аккредитованный системный интегратор, который занимается заказной разработкой и внедрением индивидуальных ИТ-решений для бизнеса, включая предоставление IT-специалистов через аутстаффинг.

Что делать

• Формулировать и декомпозировать бизнес-задачи в ML- и аналитические решения.
• Проводить исследовательский анализ данных, проверять гипотезы и выбирать подходящие методы.
• Разрабатывать и валидировать модели классического ML, статистики, временных рядов, рекомендательных систем и NLP/LLM в зависимости от проекта.
• Оценивать качество моделей и эффект от внедрения.
• Работать совместно с продуктом, аналитиками и инженерами, при необходимости участвовать в выводе моделей в продакшен и мониторинге.
• Презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами.

Требования

• Опыт в Data Science от 4 лет в зависимости от грейда.
• Уверенное владение Python и базовым ML-стеком: pandas, numpy, scikit-learn, статистика.
• SQL на уровне уверенного пользователя.
• Понимание жизненного цикла ML-решения — от постановки задачи до оценки результата.
• Умение объяснять сложные вещи простым языком.
• Опыт самостоятельной работы над задачами и доведения их до результата.

Хорошо, если есть

• Опыт вывода моделей в продакшен с использованием Docker, CI/CD для ML, Airflow, Kedro, MLflow и других инструментов оркестрации и мониторинга.
• Знакомство с AWS, GCP, Azure или Yandex Cloud; опыт с PyTorch или TensorFlow.
• Опыт с NLP/LLM, трансформерами, RAG, fine-tuning и GenAI-приложениями.
• Опыт с временными рядами, prophet, sktime и статистическими моделями прогнозирования.
• Опыт с рекомендательными системами, ранжированием, A/B-тестами и причинно-следственным анализом.
• Опыт в финтехе, ритейле, e-commerce, логистике, промышленности, телекоме, HR-tech или маркетинге; понимание продуктовых метрик и связи модели с бизнес-эффектом.
• Портфолио проектов с измеримым результатом модели, публикации, сильные результаты на Kaggle или других соревнованиях, вклад в open-source или опыт генерации новых подходов.
• Опыт коммуникации с заказчиком и защиты решений, работы в условиях неопределённости, быстрой смены фокуса между проектами, самостоятельность и ownership.

Культура и преимущества

• Удалённый формат работы.
• Полная занятость.
• Гибкое начало рабочего дня.
• Проекты и технологические стеки различаются в зависимости от бизнес-контекста.
• Возможны проекты на других конфигурациях.