Data Scientist

Задачи: — Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML); — Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием); — Оценка влияния на бизнес предложенных решений; — Подготовка признаков для feature store (используем Feast); — Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов. Требования: — Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера; — Наличие разработанных моделей в проде; — Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса; — Понимание работы базовых ML-алгоритмов; — Знание метрик машинного обучения и их интерпретации; — Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost); — Опыт написания запросов на SQL; — Общее представление об A/B-тестах; — Навыки работы с Git; — Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production; — Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime). Желательно: — Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark; — Опыт проведения A/B-экспериментов; — Знакомство с MLFlow, dvc; — Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI); — Опыт работы с Docker; — Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka; — Опыт работы в qlikview, superset. Условия: — Работа в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом; — Возможность внешнего обучения и прокачки скиллов за счет компании; — Забота о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом; — Поддержка и развитие культуры ЗОЖ; — Социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от партнеров (туризм, фитнес и т.д.); — Обеспечение техникой для работы; — Гибридный график работы 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10).