Ученый по данным (Data Scientist)
Ищем Middle Data Scientist с сильным знанием Python и SQL. Нужно разрабатывать ML-модели, особенно для прогнозирования временных рядов, и оптимизационные решения на основе LP/MILP. Опыт с XGBoost, Pyomo, Gurobi и Git обязателен. Приветствуется знание MLOps и опыт в FMCG/Supply Chain.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
Навыки: Python, SQL. Квалификация: Middle. Специализации: Ученый по данным. **Обязательно**: - Уверенное знание Python и SQL; - Хорошее понимание методов машинного обучения и математической статистики: линейные модели, Random Forest, градиентный бустинг; - Практический опыт работы с временными рядами: подготовка данных, прогнозирование, оценка качества и кросс-валидация; - Опыт работы с библиотеками градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM или CatBoost; - Знание методов математической и дискретной оптимизации: LP, MILP / MIP; - Практический опыт работы хотя бы с одним из инструментов оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP или аналоги; - Опыт использования оптимизационных решателей: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK или аналоги; - Опыт разработки ML-решений от анализа данных и построения модели до рабочего прототипа; - Уверенное владение Git. **Желательно:**** ** ****- Опыт применения продвинутых моделей прогнозирования временных рядов: Prophet, LSTM, DeepAR или аналогов; - Опыт работы с большими данными и Data-инфраструктурой: Spark / PySpark, S3; - Опыт интеграции ML-моделей в сервисы и понимание базового MLOps: FastAPI, Docker, CI/CD, KubeFlow или аналоги; - Опыт написания unit- и integration-тестов, понимание ООП; - Опыт в FMCG / Supply Chain / Demand Planning / Forecasting / ERP / APS. **Задачи**: - Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа; - Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций; - Разработка и внедрение моделей машинного обучения (включая регрессию, классификацию и кластеризацию), особый фокус на разработку моделей, связанных с временными рядами; - Разработка оптимизатора, основанного на линейной и смешанно-целочисленной оптимизации, LP, MILP; - Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и проведение кросс-валидации; - Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании; - Подготовка аналитических отчетов; - Эффективное взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами; - Улучшение текущих подходов и изучение новых инструментов и алгоритмов. Для быстрого Отклика: https://t.me/topselection_hr_bot?start=v98_r8607178857
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 101 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
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
63 активные вакансии в компании
Senior Golang разработчик
Ищем Senior Golang-разработчика на проектную занятость для проектирования и разработки высоконагруженных микросервисов. Нужен опыт от 5–7 лет в разработке, из них 3–4 года на Go в продакшене, плюс бэкграунд на Java, знание SQL, Docker, CI/CD и английский B2+. Предлагают работу с современным стеком (Kafka, Kubernetes, Prometheus, Grafana), участие в архитектуре и код-ревью, оформление как ИП.
DevOps-инженер
Ищем опытного DevOps-инженера для поддержки и внедрения платформы в закрытых контурах заказчиков. Нужны уверенные навыки Kubernetes (Kubespray, Helm), Linux, Ansible, Terraform, Docker, CI/CD и опыт offline-развёртывания. Предлагают полную занятость, оформление как ИП, вилку 220–240 тыс. руб. гросс и поездки к заказчикам в Москве (около 40% времени onsite).
.NET Developer (Middle+/Senior)
Разработка и поддержка веб-приложений на .NET для банковской сферы, создание и интеграция REST API, работа с SQL и применение принципов ООП, паттернов проектирования и SOLID. Формат удалённый, оформление через ИП.
Аналитик данных
Аналитик данных будет разрабатывать и внедрять модели аналитики для оценки эффективности кампаний, строить пайплайны обработки данных и анализировать результаты A/B-тестов. Также предстоит автоматизировать отчетность и участвовать во внедрении ML-сервисов в продуктовой команде.
Похожие вакансии
6 вакансийML Engineer (LLM / Python) Middle+ / Senior
~1 150 250 ₸ оценка
Нужно разворачивать и дообучать LLM-модели на локальном оборудовании с помощью Python. Требуется опыт с vLLM, Ollama, llama.cpp, форматами GGUF/FP8/AWQ, fine-tuning и построением RAG-систем. Работа над аналитическим ML-проектом в защищённом офлайн-контуре.
Спеціаліст з машинного навчання
~1 150 250 ₸ оценка
Шукають спеціаліста з машинного навчання для розробки та впровадження нейронних мереж (зокрема LSTM) для прогнозування часових рядів і аналізу даних. Потрібен досвід з Python/Perl, базами даних, backend-розробкою та DevOps-інструментами (Docker, Kubernetes, CI/CD). Пропонують контрактну службу з соціальними гарантіями та можливостями професійного зростання.
Аналитик данных
Аналитик данных будет разрабатывать и внедрять модели аналитики для оценки эффективности кампаний, строить пайплайны обработки данных и анализировать результаты A/B-тестов. Также предстоит автоматизировать отчетность и участвовать во внедрении ML-сервисов в продуктовой команде.
ML Engineer Middle+/Senior
Нужен инженер для работы с LLM и SLM: few-shot learning, prompt engineering, классификация сценариев и интентов на BERT, интеграция ASR-систем вроде GigaAMv2. Требуется уверенный Python (PyTorch, Hugging Face), Go и опыт потоковой обработки аудио в реальном времени. Проект — телеком.
Data Scientist / AI Engineer (Middle)
Разработка и внедрение AI-решений на базе LLM, проектирование AI-агентов и deep learning для NLP. Нужно уметь дообучать модели и интегрировать их с ИТ-системами, а также выводить решения в продакшен в промышленных средах на Kubernetes.
Senior ML Engineer в RecSys
~700 000 ₸ оценка
В Kaspi.kz ищут специалиста по Data Science и ML для создания рекомендательных систем, анализа A/B тестов и персонализации товаров и бонусов. Нужен опыт работы с RecSys или NLP от 2-3 лет, уверенное владение SQL и Python (pandas, numpy, sklearn), знание основ ML и статистики. Работа полностью в офисе в Алматы, предлагают конкурентную зарплату, обучение и менторство.