Senior Data Scientist

Что предстоит делать

Ключевые задачи: • Вести ML-проекты end-to-end: постановка задачи ⟶ решение ⟶ тест ⟶ прод ⟶ поддержка • Совместно с дата инженерами формировать датасеты и требования к данным, оценивать реализуемость, риски и ограничения • Совместно с дата аналитиками участвовать в дизайне и анализе A/B-тестов: метрики, сплиты, интерпретация результатов, рекомендации по выкатке решений • Разрабатывать и обучать модели (classic ML + DL), в т.ч. решения на эмбеддингах текста и изображений; проводить offline-оценку и анализ ошибок • Передавать модель и код в продакшен (Python-сервис), сопровождать релизы и интеграции • Отвечать за качество модели после запуска: метрики, мониторинг, дрейф/деградации, план улучшений и регламенты поддержки

Что ждём от вас

• Опыт ведения ML-проектов end-to-end в продакшене (от постановки до поддержки)
• Отличное понимание классического ML: feature engineering, бустинги, классификация/регрессия, кросс-валидация, подбор порогов, калибровка
• Опыт с DL (PyTorch/TensorFlow): понимание принципов fine-tuning, инференс моделей
• Python (production-качество): читаемый код, тесты на критичные компоненты, понимание упаковки модели/артефактов и интеграции в сервис
• Понимание мониторинга ML: метрики качества, дрейф, алерты, диагностика и регламенты поддержки
• SQL на уровне самостоятельной сборки датасетов (joins, window functions)
• Опыт с интерпретируемостью и анализом ошибок модели
• MLflow / W&B / DVC или аналогичные инструменты трекинга экспериментов
• Оркестрация/пайплайны (Airflow/Prefect/Dagster) и продвинутые data-процессы