Старший Data Scientist
Ищем старшего Data Scientist, который умеет вести задачу от бизнес-вопроса до работающего в продакшене решения. Нужно строить и валидировать ML-модели, работать с грязными данными, метриками и экспериментами, доводить модели до продакшена вместе с инженерами. Требуется 5+ лет опыта в DS/ML, уверенный Python (Pandas, NumPy, scikit-learn), статистика, SQL, MLOps и облака, английский Upper-Intermediate и выше.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 26 похожих вакансий за 90 дней, рынок — Международные (USD).
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.
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
Похожие вакансии
6 вакансий
Middle+ / Senior ML Engineer
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
Kaspi.kz ищет ML-инженера в команду, которая строит мультиагентные системы на базе LLM: проектирование агентных сценариев, промпт-инжиниринг, дообучение моделей и вывод решений в прод. Нужен опыт от 2 лет в ML/NLP (от 3–4 для Senior), уверенный Python, LangChain/LangGraph, понимание RAG и PEFT/LoRA. Работа только в офисе в Алматы, предлагают грейдинг, обучение за счёт компании, спортзал и премии по результатам.
Главный BI-разработчик
~1 050 000 – 1 750 000 ₸ оценка по стеку
AITAS ищет главного BI-разработчика: строить отчёты и интерактивные дашборды в Power BI, писать сложные SQL-запросы, интегрировать данные из CRM, ERP, API и Excel, следить за качеством данных и оптимизировать производительность. Нужен опыт в Power BI от 1–3 лет, уверенный SQL (JOIN, CTE, оконные функции), понимание DWH, ETL/ELT и моделирования данных, английский для чтения документации. Плюсом будут Tableau, Qlik Sense и другие продукты Microsoft.
Data / ML Engineer
Работа над проектом в области данных и машинного обучения: поддержка production-решений, обслуживание пайплайнов в GCP, адаптация интеграций и решение технических инцидентов на Python. Нужна самостоятельность в работе с существующими кодовыми базами и подключении новых клиентов.
Senior Rust Engineer (with Java experience)
Разработка и развитие платформы для оптимизации и обслуживания Data Lake хранилищ, ускорение аналитических запросов и снижение инфраструктурных расходов. Работа над архитектурными и продуктовыми задачами в тесном взаимодействии с основателями проекта. Требуется инженер, способный сочетать работу с данными и инфраструктурой.
Дата-инженер
Нужен дата-инженер, который примет на себя корпоративное хранилище данных на PostgreSQL и ClickHouse с оркестрацией в Airflow и будет отвечать за него целиком. Первая крупная задача — восстановить ссылочную структуру терабайтной исторической базы 1С, дальше — DAG-и, слои хранилища, витрины и качество данных. Требуют от 5 лет опыта, продакшен-навыки Airflow, сильный SQL и Python; предлагают официальное оформление по ТК РК, график 5/2 в офисе и соцпакет с ДМС.
Senior Machine Learning & AI Engineer
Нужно проектировать и внедрять AI-процессы для бизнеса, строить предиктивные модели и агентные решения, а также ML-пайплайны на AWS и Snowflake. Работа включает полный цикл разработки, взаимодействие со стейкхолдерами и менторство в растущей AI-команде.