Data Scientist

Что предстоит делать

<p>Вы уже знаете, как обучать модель и рассчитывать метрики, но хотите, чтобы ваша работа доходила до реальных пользователей, а не оставалась в ноутбуке? Мы ищем Data Scientist, которому нравится работать с живыми данными, разбираться, почему модель ошибается, и доводить решения до продакшена.<br>У нас вы получите реальные задачи вместо тренировочных датасетов и понятный путь до уровня Middle.</p><p>ТРЕБОВАНИЯ</p><ul><li>6+ месяцев коммерческого опыта в Data Science или ML (или релевантный опыт: анализ данных, исследовательские проекты, соревнования Kaggle)</li><li>Уверенные навыки Python (6+ месяцев):<br>— pandas, NumPy<br>— scikit-learn<br>— Jupyter Notebook</li><li>Практический опыт с машинным обучением (минимальный, но реальный!):<br>— Классификация, регрессия, кластеризация<br>— Градиентный бустинг (XGBoost / LightGBM / CatBoost)<br>— Feature engineering и оценка моделей (кросс-валидация, метрики)<br>— Работа с реальными, «грязными» датасетами</li><li>Базовый опыт с PyTorch или TensorFlow</li><li>Хорошее знание статистики и теории вероятностей</li><li>SQL: написание запросов, joins, агрегации</li><li>Визуализация данных (Matplotlib / Seaborn / Plotly)</li><li>Базовый опыт с Git</li><li>Английский уровень B2 (Upper-Intermediate) или выше</li></ul><p>БУДЕТ ПЛЮСОМ</p><ul><li>Опыт с LLM, RAG или векторными базами данных</li><li>Опыт с Spark или Databricks</li><li>Базовое понимание MLOps: MLflow, Docker, деплой моделей (FastAPI)</li><li>Опыт с облачными ML-сервисами (AWS SageMaker / GCP Vertex AI)</li></ul><p>МЫ ПРЕДЛАГАЕМ</p><ul><li>Работу с опытной командой и возможность быстрого профессионального роста</li><li>Гибкий график и полностью удалённый формат</li><li>Участие в интересных проектах с использованием современного технологического стека</li></ul><p>Если это про вас — откликайтесь сейчас и прикрепляйте своё резюме!</p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/partner-dev/vacancies/377203/#reply-btn-id">Откликнуться на вакансию</a> </div>