Senior Data Scientist
Ищем Senior Data Scientist с опытом от 3 лет для работы над математическими моделями и аналитикой продукта. Требуется глубокое знание Python, SQL, PySpark, ML и A/B-тестирования, а также опыт менторинга. Предлагается работа в команде с бизнес-заказчиками и возможность влиять на продукт.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Эта вакансия платит больше рынка
На 22% выше медианы Data/ML по 65 вакансиям за 90 дней, рынок — СНГ (RUB); город и грейд вакансии не учтены.
Что предстоит делать
Навыки: Python. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным. ## Обязательные требования - Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения; - Опыт работы в области data science от 3 лет; - Рython (PEP 8); - Способность писать код по заданным стандартам качества; - Знание стандартных алгоритмов и структур данных; - Хорошее владение библиотеками для анализа данных, численных методов; - Умение писать оптимальный по времени и памяти код; - Сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода; - Разработка через тестирование; - Свободное владение ООП; - Опыт проектирования архитектуры проектов; - Проектирование расписания процессов (airflow, cron); - Передача проекта в production; - Опыт работы с CI/CD; - Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by); - Опыт работы с реляционными БД; - Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI); - Иметь недоверие к данным, проверять их на корректность перед использованием; - Умение реализовать любой запрос; - Знание оконных функций; - Умение определить неоптимальный запрос; - Знание преимуществ и недостатков различных типов баз данных; - Опыт разработки ETL пайплайнов; - Умение разработать структуры БД; - Умение работать с планом запроса; - Транзакции/ACID/Индексы; - Знаком с базовой теорией вероятности и статистикой; - Знаком с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез; - Умение решать простые задачи по теории вероятности, статистике, логике; - Знание классических методов ML; - Знание полного цикла проведения АБ теста; - Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: множественная проверка гипотез, параметрические/непараметрические методы, бутстреп; - Изучение и имплементация продвинутых моделей ML: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее; - Знание методов снижения дисперсии в экспериментах; - Обладать интуицией по возникновению шумов в данных и определению независимых групп; - Умение анализировать эффекты без контрольных и тестовых групп; - Опыт написания статей, выступлений на конференциях; - Опыт работы с хорошо описанными задачами; - Опыт построения аналитических отчётов с заданными требованиями; - Опыт презентаций аналитических изысканий, проверенных гипотез и тд; - Погружение в метрики продукта: понимание основных метрик продукта и их особенностей, перевод бизнес задач в DS/DA/DE и декомпозиция комплексных бизнес-задач, построение прокси-метрик продукта; - Умение формировать новые направления для исследований; - Умение определить слабые/сильные стороны бизнес-логики продукта; - Опыт консультирования и работы в плотную с продактом или бизнес-заказчиком; - Опыт декомпозиции бизнес целей в истории для анализа, оценки сроков решения задач; - Умение поставить задачу мидлу; - Стек: Python; SQL; визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly / BI - инструмента); Git; PyTest; Spark 2.2+; Grafana/Airflow; Docker; Kubernetes (K8S). ## Задачи на проекте - Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач; - Выбор оптимальной архитектуры решения задач продукта; - Выявление слабых мест продукта и их устранение; - Поиск точек роста продукта; - Синтез оптимальных математических моделей для решения задач продукта; - Тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком, консультантами и командой; - Постановка и проведение АА/АБ/АБN - экспериментов; - Ведение кодовой базы продукты и поддержание его на стабильном высоком уровне; - Постановка задач и контроль их исполнения другими аналитиками; - Cогласование решения задачи с руководством; - Презентация и защита результатов; - Менторинг Junior + Middle.
Стек и инструменты
Сколько платят вам?
Анонимно укажите, сколько вы получаете как Data/ML-специалист, — сразу покажем, в скольких вакансиях платят меньше. А из ответов сложится зарплата, которую платят на деле, а не обещают.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Top Selection
68 активных вакансий в компании
Go-разработчик (Senior)
Нужен senior Go-разработчик для создания и поддержки многопоточных бэкенд-приложений, в основном в финтехе. Работа с SQL/NoSQL базами, Kafka, Kubernetes и системным дизайном. Условия, компания и зарплата в тексте не указаны.
Senior DevOps Engineer
Роль про поддержку и автоматизацию инфраструктуры: развёртывание и сопровождение сервисов в облаке и Kubernetes, внедрение решений у заказчиков, обеспечение отказоустойчивости в production, включая закрытые контуры. Нужно автоматизировать CI/CD, настраивать мониторинг и работать с современным DevOps-стеком. Условия, компания и уровень не указаны.
Senior Golang Developer
Разработка на Go: проектирование сервисов и микросервисов, высокопроизводительный и безопасный код, интеграции с брокерами сообщений и работа с БД. Также настройка CI/CD, контейнеризация, мониторинг, наставничество и управление техническим долгом.
Разработчик платформы управления торговыми операциями
Разработка и масштабирование платформы для управления торговыми операциями и портфелями, с фокусом на бэкенд, сервисы, API и потоки данных. Требуется опыт с C#, .NET, Angular и английский язык, желателен опыт в FinTech. Работа ориентирована на рынки Европы, Грузии и Сербии.
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по построению высоконагруженных распределённых и отказоустойчивых пайплайнов сбора данных
~1 025 000 ₸ оценка
Нужно строить высоконагруженные распределённые и отказоустойчивые пайплайны сбора данных для быстрорастущей AI-компании. Работа с Python, Go и Kubernetes, ответственное ведение задач и сотрудничество с ведущими ML-специалистами. Офис в Казахстане.
AI Specialist (Python)
~720 071 ₸ оценка
Ищем AI-специалиста с сильным Python и опытом работы с современными AI-фреймворками и LLM. Задачи — обучение и дообучение ML-моделей, работа с нейросетями (NLP, CV, RL), деплой моделей в прод и разработка Python-бэкенда на Flask/FastAPI для их обслуживания. Нужен опыт в AI/ML от года, знание LangChain/LangGraph, PyTorch/TensorFlow, векторных хранилищ и баз SQL/NoSQL.
Старший продуктовый дата-сайентист
Роль старшего продуктового дата-сайентиста в кросс-функциональных командах: проведение A/B-экспериментов, анализ вовлечённости пользователей и поддержка продуктовых решений на основе данных с помощью SQL и Python. Нужно тесно работать с инженерами и превращать данные в бизнес-инсайты для построения банка будущего.
Инженер AI-трансформации
~1 500 000 – 2 904 750 ₸ оценка по всем рынкам
Продуктовая компания в iGaming переводит всю инженерную организацию на AI-native подход, и вам предстоит стать первым инженером команды AI-трансформации. Задача — исследовать и пилотировать новые модели и инструменты, строить AI-воркфлоу и тулинг для команд (Claude Code skills, агенты, MCP), а также настраивать evals и телеметрию использования AI. Нужен опыт в разработке от 5 лет, ежедневная работа с агентными инструментами и умение честно измерять качество AI-решений; предлагают гибкий график, удалёнку и медстраховку.
Big Data Engineer
~1 500 000 – 2 904 750 ₸ оценка по стеку, все рынки
Нужен опытный Data Engineer для построения масштабируемых облачных решений в Azure: пайплайны на Data Factory, Databricks и Delta Lake, миграция MS SQL в Data Lake. Требуется 4+ года опыта, Python или Scala, Databricks/Spark и работа с AWS или Azure. Работа удалённая, но только из Украины; предлагают гибкий график, обучение и сертификации, медстраховку и карьерный рост внутри EPAM.
AI/ML эксперт (пресейл)
~1 500 000 – 2 904 750 ₸ оценка по всем рынкам
Ищем опытного AI/ML-эксперта для поддержки пресейла и развития бизнеса: помогать клиентам выявлять, оценивать и проектировать AI-решения. Нужно 5+ лет в AI/ML или Data Science, опыт клиентского технического консалтинга и архитектуры решений, сильный Python и понимание ML, NLP, LLM и RAG. Это гибкая part-time работа полностью удалённо с конкурентной оплатой и возможностями профессионального роста.