Middle Data Scientist

Data Scientist Middle

Локация: любая
Длительность проекта: до 30.09.2026 (с пролонгацией)
Ставка: 1800, с НДС

Обязательные требования
- Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения;
- Опыт работы в области data science от 2 лет;
- Python: python (PEP 8);
- Способность писать код по заданным стандартам качества;
- Знание стандартных алгоритмов и структур данных;
- Хорошее владение библиотеками для анализа данных, численных методов;
- Умение писать оптимальный по времени и памяти код;
- Сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода;
- Разработка через тестирование;
- Свободное владение ООП;
- Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by);
- Опыт работы с реляционными БД;
- Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI);
- Иметь недоверие к данным, проверять их на корректность перед использованием;
- Умение реализовать любой запрос;
- Знание оконных функций;
- Умение определить неоптимальный запрос;
- Знакомы с базовой теорий вероятности и статистикой;
- Знакомы с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез;
- Умение решать простые задачи по теории вероятности, статистике, логике;
- Знание классических методов ML;
- Знание полного цикла проведения АБ теста;
- Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: - множественная проверка гипотез - параметрические/непараметрические методы - бутстреп;
- Изучение и имплементация продвинутых моделей ML: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее;
- Работа с хорошо описанными задачами;
- Построение аналитических отчётов с заданными требованиями;
- Презентация аналитических изысканий, проверенных гипотез и тд;
- Погружение в метрики продукта: понимание основных метрик продукта и их особенностей, перевод бизнес задач в DS/DA/DE и декомпозиция комплексных бизнес-задач, построение прокси-метрик продукта;
- Стек: Python; SQL; Git; PyTest; Spark 2.2+; Grafana/Airflow;
- Визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly/BI - инструмента).

Задачи на проекте
- Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач;
- Декомпозиция поставленных задач, определение пути решения, установка сроков решения;
- Проверка гипотез на основе статистических методов;
- Обсуждение выбранных решений с бизнес-заказчиком;
- Написание оптимальных SQL/SPARK-запросов, укладывающихся в SLA;
- Написание переиспользуемого продуктивного кода SQL/Python (а также его оптимизация);
- Использование или создание простых аналитических сервисов (MVP);
- Сode-review;
- Постановка процессов на регулярную основу;
- Настройка мониторинга качества регулярных процессов продукта;
- Участие в формировании ТЗ.

Этапы отбора
2 этапа: 1 ТИ и интервью с ПО

Описание проекта и команды
Крупная ритейл компания.

❗️Важно
При отправке кандидата приложите информацию:
ФИО
Дата рождения
Локация
Грейд
Рейт (ставка/час)
Возможная дата старта на новый проект
Планы на отпуск в ближайшие 6 мес
Штатный/партнерский/рынок
Скрининг по заявленным требованиям к вакансии (проставить +-)

Откликнуться на запрос: Показать контакты
По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta