Старший Data Scientist

Что предстоит делать

Ищем Senior Data Scientist, способного пройти путь от исходного бизнес-вопроса до решения, которое работает в продакшене. Эта роль не только про построение моделей. Мы ищем человека, который комфортно работает с неидеальными данными, ставит под сомнение допущения, выбирает правильный подход для задачи и тесно сотрудничает с инженерами и продуктовыми командами, превращая эксперименты в надёжные решения. Над чем вы будете работать: Исследовать и анализировать сложные наборы данных, чтобы понимать закономерности, зависимости и возможности. Превращать бизнес- и продуктовые вопросы в чётко определённые задачи data science. Проектировать, обучать, оценивать и улучшать модели машинного обучения и статистические модели. Работать на протяжении всего ML-жизненного цикла: исследование данных, feature engineering, экспериментирование, валидация, деплой и мониторинг. Определять, когда ML-модель действительно нужна — а когда более простой статистический или аналитический подход справится лучше. Определять значимые метрики и проектировать эксперименты для измерения влияния предлагаемых решений. Работать с Data и ML Engineers, чтобы выводить модели в продакшен и поддерживать их надёжность со временем. Исследовать производительность моделей, проблемы качества данных, drift и неожиданное поведение в продакшене. Представлять выводы и рекомендации в форме, полезной как для технических команд, так и для бизнес-стейкхолдеров. Помогать формировать наши практики data science через code review, технические обсуждения и менторство. Что мы ищем: 5+ лет практического опыта в Data Science или Machine Learning. Сильные навыки Python и практический опыт с Pandas, NumPy, scikit-learn или аналогичными инструментами. Прочная база в статистике, теории вероятностей и машинном обучении. Опыт работы с реальными наборами данных, где данные не всегда чистые, полные или идеально структурированные. Уверенные навыки SQL. Опыт построения ML-решений за пределами ноутбуков и прототипов. Хорошее понимание валидации моделей, экспериментирования, feature engineering и оценки производительности. Опыт с продакшен-ML-процессами и знакомство с практиками MLOps. Опыт с AWS, GCP или Azure. Способность ясно объяснять технические решения, компромиссы и результаты. Английский — Upper-Intermediate или выше. Будет плюсом, если у вас есть: Практический опыт с LLMs / Generative AI, NLP, рекомендательными системами, прогнозированием или компьютерным зрением. Опыт с PyTorch или TensorFlow. Опыт с инструментами, такими как Spark, Databricks, Snowflake, MLflow или Airflow. Опыт проектирования A/B-тестов и работы с продуктовым экспериментированием. Опыт менторства других Data Scientists или ответственности за технические решения.