Наш клиент - аутсорсинговая IT-компания. Работаем сейчас над мобильными приложениями для клиентов. Текущий проект: мобильное приложение для покупки и управления недвижимостью. Продукт интегрируется с CRM/ERP, работает с реальными транзакциями и персональными данными.
Команда расширется, и сейчас мы ищем data scientist.
Задачи:
Сбор, очистка и анализ больших объёмов данных из различных источников.
Построение и валидация статистических моделей, проведение A/B-тестов и экспериментов.
Разработка моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация, рекомендательные системы, временные ряды).
Работа с Generative AI: использование LLM для анализа текста, генерации фич, summarization и agentic решений.
Создание дашбордов и визуализаций для презентации результатов стейкхолдерам.
Перевод бизнес-задач в формулировки data science проектов и наоборот.
MLOps: подготовка моделей к продакшену (в сотрудничестве с инженерами), мониторинг качества моделей, drift detection
Требования:
От 3 лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning (Senior уровень).
Глубокие знания математики и статистики: теория вероятностей, линейная алгебра, математическая статистика, проверка гипотез, байесовские методы.
Python на экспертном уровне: pandas, NumPy, scikit-learn, SciPy, Matplotlib/Seaborn, Jupyter.
Опыт работы с машинным обучением:
- Классические алгоритмы (XGBoost, LightGBM, CatBoost и др.).
- Deep Learning (PyTorch или TensorFlow/Keras).
- Generative AI и LLM (LangChain, LlamaIndex, prompt engineering, RAG, fine-tuning — обязательно для 2026 года).
SQL на продвинутом уровне (сложные запросы, оптимизация, window functions).
Опыт визуализации данных: Tableau, Power BI, Grafana, Streamlit или Dash.
Понимание MLOps: Docker, MLflow, Airflow, мониторинг моделей, A/B-тестирование в production.
Работа с большими данными: Spark, Hadoop или облачные инструменты (AWS SageMaker, Yandex DataSphere, Google Vertex AI и т.п.)
Умение объяснять сложные технические вещи простым языком бизнесу.
Английский язык на уровне чтения технической документации и научных статей (Upper-Intermediate +)
Условия: