Data Scientist (Junior, Middle, Senior)

Что предстоит делать

<p><b>PwC</b> — это глобальная сеть, объединяющая более <b>370 000 профессионалов в 149 странах</b>, которая превращает вызовы в возможности. Мы создаем инновационные решения в области аудита, консалтинга, налогообложения и технологий, объединяя знания со всего мира.</p><p><strong>PwC SDC Lviv</strong>, открытый в 2018 году, является частью этого глобального пространства. Это место, где технологии сочетаются с командным духом, а амбициозные идеи находят свое воплощение в реальных проектах для Центральной и Восточной Европы.</p><p><strong>Что мы гарантируем?</strong></p><ul><li><strong>Формат работы:</strong> Удаленно или в комфортном офисе во Львове — выбираете вы.</li><li><strong>Развитие:</strong> Индивидуальный план развития, менторинг, курсы английского и польского языков.</li><li><strong>Стабильность:</strong> Официальное трудоустройство с первого дня, ежегодный пересмотр зарплаты и карьерные перспективы.</li><li><strong>Корпоративная культура:</strong> Мероприятия, объединяющие команду, и пространство, где каждый может быть собой.</li></ul><p>Присоединяйтесь к команде <b>Data & AI</b> в PwC и помогайте разрабатывать и внедрять <b>решения в области AI и машинного обучения</b>, которые приносят реальную бизнес-пользу. Мы быстро растем благодаря большому портфелю клиентских проектов и нанимаем специалистов разных уровней — от <b>junior до senior Data Scientists</b>.</p><p><b>Python</b> — это основной навык, который мы ожидаем. В зависимости от ваших сильных сторон, вы можете сосредоточиться на <b>машинном обучении</b>, <b>статистическом моделировании</b>, <b>NLP</b>, <b>компьютерном зрении</b> или <b>GenAI</b>. Многие роли также предполагают гибкость «full-solver» — вклад туда, где это необходимо, включая <b>эксперименты</b>, <b>прототипирование</b>, <b>развертывание моделей</b> или сквозную работу над <b>AI-кейсами</b> с использованием современных платформ (включая <b>технологии Microsoft</b>, где это применимо).</p> <p><b>Чем вы будете заниматься:</b></p><ul><li><b>Создавать AI, который решает реальные проблемы:</b> Проектировать, разрабатывать, обучать и оценивать <b>модели машинного обучения</b> и <b>статистические модели</b> для широкого круга бизнес-задач.</li><li><b>Превращать неструктурированные данные в инсайты:</b> Исследовать, анализировать и визуализировать сложные наборы данных, чтобы выявлять значимые закономерности. Выполнять <b>feature engineering</b>, <b>предобработку данных</b> и отбор для максимизации производительности модели.</li><li><b>Расширять границы с помощью GenAI и NLP:</b> Проектировать и внедрять решения, использующие <b>Large Language Models</b>, <b>Retrieval-Augmented Generation (RAG)</b> и техники <b>NLP</b>.</li><li><b>Тщательно экспериментировать и уверенно внедрять:</b> Сотрудничать с <b>data engineers</b> и командами платформ для переноса моделей из <b>notebook в production</b>, отслеживать производительность с течением времени и поддерживать непрерывное <b>дообучение и улучшение</b>.</li><li><b>Работать напрямую с клиентами:</b> Взаимодействовать с клиентами из <b>Западной Европы</b> и <b>США</b>, чтобы понимать их бизнес-задачи, формулировать проблемы как <b>возможности для data science</b> и четко доносить результаты.</li><li><b>Быть в курсе последних тенденций:</b> Следить за новейшими <b>исследованиями в области AI/ML</b>, новыми техниками и инструментами.</li></ul> <p><b>Кого мы ищем:</b></p><ul><li><b>Навыки программирования (ключевое требование):</b> Уверенные навыки программирования на <b>Python</b> (например, <b>scikit-learn</b>, <b>TensorFlow</b>, <b>PyTorch</b>, <b>pandas</b>, <b>NumPy</b>, <b>Hugging Face</b>, <b>LangChain</b>). Умение писать <b>чистый, поддерживаемый и воспроизводимый код</b> обязательно.</li><li><b>Машинное обучение:</b> Подтвержденный практический опыт создания, обучения и оценки <b>ML-моделей</b>. Глубокое понимание методов обучения с учителем и без учителя, <b>выбора моделей</b>, <b>настройки гиперпараметров</b> и <b>кросс-валидации</b>.</li><li><b>Статистика и математика:</b> Понимание основных статистических концепций, теории вероятностей и линейной алгебры.</li><li><b>NLP и GenAI (высоко ценится):</b> Опыт работы с обработкой естественного языка, текстовой аналитикой, большими языковыми моделями, prompt engineering, <b>RAG-архитектурами</b> или другими техниками <b>GenAI</b>.</li><li><b>Компьютерное зрение (желательно):</b> Опыт в <b>обработке изображений</b>, <b>обнаружении объектов</b>, <b>визуальном анализе</b> или анализе спутниковых снимков будет преимуществом.</li><li><b>Работа с данными:</b> Владение <b>SQL</b> и опыт <b>работы с данными (data wrangling), их очистки и трансформации.</b></li><li><b>Cloud и MLOps (желательно):</b> Опыт работы с <b>облачными платформами</b> (предпочтительно <b>Azure</b>: Databricks, Azure ML, Synapse) или аналогичными сервисами на <b>AWS/GCP</b> будет преимуществом.</li><li><b>Профессиональный опыт:</b> Не менее <b><nobr>2–3 лет</nobr></b> профессионального опыта в <b>data science, машинном обучении, прикладных исследованиях</b> или аналогичных <b>аналитических ролях</b>.</li><li><b>Языковые навыки:</b> Английский язык на уровне <b>B2</b> или выше.</li></ul> <p><b>Заявления о политике:</b> <br><a href="https://www.pwc.com/ua/uk/about/privacy.html" target="_blank">www.pwc.com/ua/uk/about/privacy.html</a></p> <div> <a href="https://jobs.dou.ua/companies/pricewaterhousecoopers/vacancies/360970/#reply-btn-id">Відгукнутись на вакансію</a> </div>