Назад
15 часов назад

Senior Data Scientist (Availability)

Формат работы
remote (только Azerbaijan)
Тип работы
fulltime
Грейд
senior
Английский
b1
Страна
Azerbaijan
hhВакансия с HeadHunter. Контакт ведёт на hh.ru

Мэтч & Сопровод

Покажет вашу совместимость и напишет письмо

Описание вакансии

Текст:
/
TL;DR
Senior Data Scientist (Availability) (ML/Python): Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования вероятности бронирования, спроса и доступности объектов с акцентом на end-to-end жизненный цикл моделей, эмбеддинги текста и изображений и A/B-тестирование. Focus on обучение и вывод моделей в production, мониторинг качества и дрейфа, анализ ошибок и построение прогнозов для улучшения пользовательского опыта.

Локация: удалённо, Баку

Компания

Островок — продуктовая traveltech-компания, развивающая сервис бронирования отелей и поиска объектов размещения.

Что делать

  • Вести ML-проекты end-to-end: от постановки задачи и разработки решения до тестирования, вывода в production и поддержки.
  • Совместно с дата-инженерами формировать датасеты и требования к данным, оценивать реализуемость, риски и ограничения.
  • Участвовать вместе с дата-аналитиками в дизайне и анализе A/B-тестов: определять метрики и сплиты, интерпретировать результаты и формировать рекомендации по выкатке.
  • Разрабатывать и обучать классические ML- и DL-модели, включая решения на эмбеддингах текста и изображений, проводить offline-оценку и анализ ошибок.
  • Передавать модели и код в production в виде Python-сервиса, сопровождать релизы и интеграции.
  • Прогнозировать вероятность бронирования, спрос и доступность объектов, анализировать данные и проверять продуктовые гипотезы.

Требования

  • От 4 лет опыта на позиции Data Scientist и опыт ведения ML-проектов end-to-end в production.
  • Опыт с DL и PyTorch или TensorFlow, понимание fine-tuning и инференса моделей.
  • Production-качество Python-кода, тестирование критичных компонентов, упаковка моделей и артефактов, интеграция в сервис.
  • Понимание ML-мониторинга: метрики качества, дрейф, алерты, диагностика и регламенты поддержки.
  • SQL для самостоятельной сборки датасетов, включая joins и window functions; опыт интерпретируемости и анализа ошибок моделей.
  • Разговорный английский на уровне B1 (Intermediate).

Хорошо, если есть

  • Опыт работы с временными рядами.
  • Понимание базовых подходов ранжирования: pointwise и pairwise.

Культура и преимущества

  • Удалённый формат работы.
  • Работа в команде Availability совместно с дата-инженерами и дата-аналитиками.
  • Использование Python и PySpark в техническом стеке.
  • Применение MLflow, W&B, DVC или аналогичных инструментов для трекинга экспериментов.

Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →