Data Scientist

Навыки: Python, SQL, NoSQL, PyTorch. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным. 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.