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.

Требования:

• 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.

Условия:

• 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.

Требования

Ученый по данным, Старший (Senior) • Python • SQL • NoSQL • PyTorch

Местоположение и тип занятости

Москва • Полный рабочий день • Можно удалённо