К содержимому

Data Scientist

JETLYN · Россия

Зарплата
200 000 – 240 000 ₽
Грейд
Middle
Формат
Удалённо
Занятость
Полная
Категория
Data/ML
Источник
💻☕️ Jobs_IT

Контакт HR — бесплатно после входа

Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.

Описание

#РФ #вакансия #удаленно #remote #Python #ML #DataScientist

Вакансия: Data Scientist
Грейд: Middle+
Компания: JETLYN
Формат: удаленно
Локация: Россия
Гражданство: РФ
Вилка ЗП: от 200 000 до 240 000 рублей на руки в месяц
Условия оформления, формат: ТК/ИП

📌Описание проекта:
Мы развиваем интеллектуальную систему поддержки принятия решений в сфере строительства и недвижимости. Ключевая задача — создать ИИ-агента, который автоматически строит Customer Decision Tree (CDT): моделирует путь клиента от осознания потребности до выбора объекта, анализирует факторы влияния и формирует персонализированные рекомендации.
Вы будете работать на стыке data science, продуктовой аналитики и инженерии: от исследования данных и прототипирования моделей до их продуктивизации и интеграции в бизнес-процессы компании.

🔎Кого мы ищем:
Data Scientist уровня Middle+, который умеет не только обучать модели, но и доводить их до продакшена. Вам важно видеть бизнес-результат своей работы, вы понимаете принципы валидации гипотез и готовы погружаться в предметную область строительства и девелопмента.

📝Задачи:
- Создание рекомендательной системы
- Продуктивизация моделей

🟡Требования:
∙ Опыт работы в data science от 2 –ух лет
∙ Знание теории вероятности, мат. анализа и линейной алгебры
∙ Умение проверять статистические гипотезы, знание основных критериев
∙ Знание и понимание основных метрик и принципов оценки качества моделей и получаемого с их помощью результата, способов валидации моделей
∙ Уверенное знание python (+ классический набор библиотек для анализа данных/ машинного обучения: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/ matplotlib/ seaborn)
∙ Опыт обучения моделей градиентного бустинга, использования одной из библиотек (Catboost, LightGBM, XGBoost)
∙ Опыт разработки рекомендательных систем
∙ Опыт запуска ML в прод — понимание того, как корректно настроить сервинг моделей; понимание принципов работы технологий, которые мы применяем для сервинга моделей: docker, Kubernetes, Kubeflow, KServ

Резюме и вопросы направляйте, пожалуйста, в телеграмм в ЛС @Geniya_HR 📲
  • python
  • ml
  • data science
  • scikit-learn
  • numpy
  • pandas
  • plotly
  • matplotlib
  • seaborn
  • catboost
  • lightgbm
  • xgboost
  • docker
  • kubernetes
  • kubeflow
  • kserv

Оценка вакансии

100/100 · отлично

  • Оценка описания недоступна
  • Зарплатная вилка указана
  • Компания и проект описаны
  • Контакт HR подтверждён
  • Стек описан подробно
  • Формат работы понятен
Как считается

Похожие вакансии