Data Scientist

Задачи: — разработка ML-моделей и алгоритмов оптимизации, включая алгоритм приоритизации и ранжирования вариантов замен с формированием трёх наиболее подходящих опций и объяснением критериев выбора; — сбор, обработка, нормализация и анализ данных из корпоративных источников, подготовка датасетов и витрин для ML-моделей; — создание и настройка AI-агентов на LangGraph с паттерном ReAct и интеграцией ML-моделей и LLM в агентный workflow; — настройка скиллов агента (skill.md http://skill.md/), описание правил и логики процесса замен, подключение инструментов через REST API и MCP; — определение и анализ метрик, разработка механизмов валидации моделей и мониторинга дрейфа данных; — интеграция с информационными системами (NRI/TDS, DMP, Qlik, Site Rent, BEE INDOOR и др.); — описание решений и требований, участие в подготовке технической документации и валидации кода. Требования: — опыт разработки ML-моделей от 3 лет; — уверенное владение Python, практический опыт с pandas, scikit-learn и XGBoost/LightGBM; — опыт разработки AI-агентов на LangGraph с паттерном ReAct; — практический опыт решения задач ранжирования и оптимизации; — понимание метрик качества ML-моделей, методов оценки результатов и подходов к выявлению дрейфа данных; — опыт работы с LLM и понимание принципов построения агентных систем; — знание SQL и навыки работы с реляционными базами данных; — понимание принципов интеграции сервисов через REST API. Условия: — удалённо по РФ или гибрид из Москвы (м. Новослободская); — частичная занятость: в октябре-ноябре 2026 года около 0,7 ставки, с декабря 2026 года 0,2–0,4 ставки.