К содержимому

Data Scientist

Top Selection

Зарплата
256 000 – 281 000 ₽
Грейд
Middle
Формат
contract
Занятость
Контракт
Категория
Data/ML
Источник
Telegram IT Job

Контакт HR — бесплатно после входа

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

Описание

#Datascientist #Datascientistвакансия

❇️ Data Scientist ❇️ | Компания Top Selection

🔥 Мы в поиске Data Scientist на проектную занятость

Грейд: middle+|senior
Ставка: от 256К до 281К
Гражданство РФ
Локация: любая
Загрузка: фуллтайм
Срок: долгосрочный
Оформление: только ИП ‼️

📌 Проект: data platform. Внутренний проект компании в Сербии по разработке платформы анализа больших данных и построения ML-моделей для оптимизации бизнес-процессов. Платформа агрегирует данные из разных источников, позволяет строить предиктивные модели, а также внедрять их в продакшн-контур с мониторингом качества.
Основной фокус — развитие ML-решений и их интеграция в data-driven процессы

✅ Требования:
Опыт работы в Data Science от 4 лет
Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn, CatBoost или подобные)
Опыт построения и внедрения ML-моделей в продакшн
Понимание метрик качества моделей и подходов к их улучшению
Опыт работы с SQL (написание сложных запросов)
Практический опыт feature engineering и работы с реальными данными
Понимание полного ML lifecycle
Опыт работы с задачами классификации /регрессии (churn,рекомендации,scoring и т.д.)

➕ Будет плюсом:
Опыт работы с большими данными (Spark/ Hadoop)
Опыт деплоя моделей (Docker, API-сервисы)
Опыт работы сML pipeline инструментами (Airflow, MLflow)
Понимание A/B-тестирования и causal inference
Опыт работы с Kubernetes
Опыт построения рекомендательных систем

🍀 Задачи:
Полный цикл разработки ML-моделей: от исследования данных до внедрения в прод
Построение и улучшение моделей (классификация, регрессия, сегментация)
Работа с большими объемами данных, подготовка и очистка датасетов
Разработка и оптимизация feature engineering
Валидация моделей, работа с метриками, анализ качества
Участие в проектировании ML-сервисов и пайплайнов
Взаимодействие с аналитиками и инженерами для внедрения моделей
Поддержка и доработка существующих решений

@aliiS_a
  • python
  • pandas
  • numpy
  • scikit-learn
  • catboost
  • sql
  • ml
  • spark
  • hadoop
  • docker
  • api
  • airflow
  • mlflow
  • kubernetes
  • feature engineering
  • ml lifecycle
  • classification
  • regression
  • churn
  • рекомендации
  • scoring

Оценка вакансии

96/100 · отлично

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

Похожие вакансии