Data Scientist [Middle]
Компания deeplay ищет Data Scientist для работы над интеллектуальными играми. Вам предстоит разрабатывать инструменты и контролировать качество ML-моделей. Ожидается уверенное знание Python и ML, а также умение работать в команде и самостоятельно.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 684 похожих вакансий за 90 дней.
Что предстоит делать
Навыки: Python. Квалификация: Middle. Специализации: Ученый по данным. **deeplay **— продуктовая ИТ-компания. Мы создаём системы и решения в сфере интеллектуальных игр. Мы ценим идейных людей, которых заряжают нестандартные задачи и разнообразные вызовы. Тех, кто стремится к развитию, любит экспериментировать и видит возможности там, где остальные видят препятствия. Если тебе близок такой подход, будем рады видеть тебя среди наших тиммейтов! Сейчас нам нужен **Data Scientist [Middle]**, который будет вносить свой вклад в развитие продуктов компании, сможет поддерживать открытое общение и дружескую атмосферу. С нами ты можешь комфортно работать из любого уголка мира, потому что мы: - **Настроили процессы технического оснащения**, чтобы можно было рассчитывать на нашу помощь в подготовке техники для работы, где бы ты ни находился. - **Выстроили систему взаимодействия** — никаких бесконечных чатов в ТГ. Работаем через онлайн-сервис управления проектами и корпоративный мессенджер с настроенной картой каналов. - **Организовываем рабочие процессы с учётом часовых поясов**, время для регулярных командных встреч подбирается максимально удобно для всех. - **Помогаем сохранять контекст и знакомиться с коллегами из других отделов** — регулярно проводим общие информационные и развлекательные онлайн-мероприятия, а также тимбилдинги с выездами в российские города и за границу. **Основные задачи:** - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей; - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне; - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов (RnD). **Для реализации этих задач потребуется:** - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном); - Уверенные знания теорвера, матстатики; - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS); - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности; - Опыт программирования на Python. **Будет плюсом:** - Оконченное высшее образование (точные, естественные, компьютерные науки, экономика); - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам; - Опыт работы в антифрод проектах, детекции аномалий. **У тебя точно получится, если:** - самостоятелен и ответственен; - любишь работать в команде (участвовать в мозгоштурмах, делиться опытом, демонстрировать результаты, помогать коллегам, просить помощь); - не боишься нечёткого ТЗ, уточняешь его и помогаешь заказчику ясно формулировать заказ, если потребуется; - не останавливаешься на проблемах, умеешь продумывать несколько веток возможных исходов работы; - умеешь добиваться понимания значения и специфики данных; - имеешь привычку ходить в документацию, создавать и обновлять её при необходимости; - любознателен, имеешь тягу к исследованиям и желание автоматизировать рутину. **Мы предлагаем нашим сотрудникам:** **Общие условия:** - Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге. - Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор. - Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта. - Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии. - Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику. **Обучение и развитие:** - Оценка компетенций и составление индивидуального плана для прокачки твоих скилов. - Ежегодный перфоманс ревью с полезными рекомендациями от команды и возможностью увидеть свои достижения глазами тиммейтов. - Частичная компенсация затрат на обучение. - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю. - Доступ к корпоративной офлайн и онлайн-библиотеке. - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры. **Корпоративная жизнь:** - Открыто делимся новостями о развитии компании: регулярно проводим интервью и внутренние бизнес-мероприятия с руководителями и экспертами deeplay. - Работаем из любой точки мира, но всё равно не теряем связь с командой — помогают в этом командообразующие мероприятия: живое общение, новые локации и настоящие эмоции. Делаем ставку на реальные впечатления и командный дух. - Поддерживаем актуальное внутреннее информирование: систематически публикуем дайджесты о стратегии, продуктах и технологиях компании. - Развиваем тематические комьюнити: проводим командные и личные турниры, участвуем в квизах/мозгобойнях, спортивных челленджах. - Оказываем спонсорскую помощь профильным факультетам, выступаем с технической экспертизой на внешних мероприятиях, создаём собственные образовательные проекты. **P.S.: Хоть мы и постарались вместить в описание больше деталей, но нам все еще есть что рассказать. Будем рады познакомиться ;)**
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в deeplay
14 активных вакансий в компании
TypeScript разработчик
~947 800 – 1 482 630 ₸ оценка
Deeplay ищет TypeScript разработчика для развития продуктов на микросервисной архитектуре. Нужен опыт от 3 лет, знание Node.js, React, Docker и Kubernetes. Предлагают удаленную работу, гибкий график и обучение английскому.
Team Lead DevOps / Infrastructure Lead
~3 532 066 – 4 557 504 ₸ оценка
Deeplay ищет Team Lead DevOps для управления высоконагруженной инфраструктурой. Нужно проводить аудит, автоматизировать процессы и развивать команду. Предлагают гибридный график и комфортные условия работы.
DevOps инженер
~2 050 877 – 3 190 253 ₸ оценка
Ищем DevOps-инженера для развития облачной инфраструктуры и автоматизации процессов. В задачи входит работа с Kubernetes, CI/CD, мониторинг и поддержка клиентов. Предлагаем гибкий формат работы — удаленно или в одном из офисов в Омске, Новосибирске или Санкт-Петербурге.
Похожие вакансии
6 вакансийPython разработчик (общеплатформенные решения)
~744 700 – 1 489 400 ₸ оценка
Ищем Python-разработчика для создания общеплатформенных сервисов и инструментов для разработчиков. Нужно знание FastAPI, SQLAlchemy, Docker, Kubernetes и опыт с асинхронным кодом. Предлагают удаленную работу, гибкий график, ДМС и возможности для обучения.
Fullstack-разработчик
~744 700 – 1 489 400 ₸ оценка
Ищем fullstack-разработчика для автоматизации контроля качества товаров. Нужно проектировать и разрабатывать API на Python, создавать frontend на Vue, работать с Postgres и Kubernetes. Требуется опыт от 2 лет, умение составлять ТЗ и покрывать код тестами.
Python разработчик (Data Office)
~744 700 – 1 489 400 ₸ оценка
Ищем Python-разработчика для внедрения и поддержки цифровых сервисов в дата-офисе. Нужен опыт от 3 лет, уверенное владение Python, FastAPI/Flask, SQL и Git. Предлагаем удаленную работу, ДМС и возможности для роста.
Python разработчик
~744 700 – 1 489 400 ₸ оценка
Ищем опытного Python-разработчика для создания сервисов на базе больших языковых моделей и AI-агентов. Требуется глубокий опыт в Python, машинном обучении и работе с LLM. Компания предлагает стабильную работу, белую зарплату, ДМС и профессиональное развитие.
Python разработчик
~2 187 195 – 3 361 159 ₸ оценка
Ищем опытного Python разработчика для работы над финтех-продуктом в европейской компании. Требуется 4+ года опыта с Python и AWS, знание Django и сопутствующих технологий. Предлагают удаленную работу, гибкий график, медстраховку и долгосрочные проекты.
ML Engineer
~2 187 195 – 3 361 159 ₸ оценка
Ищем ML-инженера с опытом от 3 лет для работы над ранжированием объявлений и оптимизацией моделей. Нужны глубокие знания Python и опыт в DevOps/MLOps. Приветствуется знание рекомендательных систем.