Data Scientist

О вакансии

Мы ищем аналитически мыслящего и инициативного Data Scientist, который будет заниматься анализом больших объёмов данных, разработкой математических моделей и внедрением решений на основе машинного обучения.

Специалист будет работать с пользовательскими данными, выявлять закономерности, разрабатывать алгоритмы прогнозирования и участвовать в создании интеллектуальных функций цифровых продуктов компании.

Эта позиция подходит кандидату, который обладает сильными аналитическими навыками, интересуется искусственным интеллектом и стремится применять современные технологии для решения практических задач.

Обязанности

Анализ и обработка данных

• Сбор, очистка, обработка и анализ больших объёмов данных.
• Проведение исследовательского анализа данных (EDA).
• Выявление закономерностей, трендов и аномалий.
• Разработка методов обработки и интерпретации пользовательских данных.
• Подготовка аналитических отчётов и визуализаций.
• Оценка качества и достоверности данных.

Машинное обучение и разработка моделей

• Разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения.
• Создание алгоритмов классификации, прогнозирования и выявления аномалий.
• Работа с временными рядами и статистическими моделями.
• Оптимизация существующих алгоритмов и повышение точности моделей.
• Проведение экспериментов и оценка эффективности моделей.
• Совместная работа с Backend-разработчиками и AI Engineer для интеграции моделей в продукты компании.
• Мониторинг качества моделей и их дальнейшее совершенствование.

Требования к кандидату

• Опыт работы в Data Science, аналитике данных или Machine Learning от 1 года.
• Уверенное владение Python.
• Знание библиотек Pandas, NumPy, Scikit-learn.
• Опыт работы с SQL и базами данных.
• Хорошее понимание статистики, теории вероятностей и математического анализа.
• Понимание основных алгоритмов машинного обучения.
• Опыт подготовки, очистки и обработки данных.
• Навыки визуализации данных с использованием Matplotlib, Seaborn или аналогичных инструментов.
• Умение оценивать качество моделей и интерпретировать результаты.
• Аналитическое мышление, внимательность к деталям и самостоятельность.
• Умение работать в команде и объяснять сложные результаты простым языком.
• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
• Опыт работы с PyTorch или TensorFlow будет преимуществом.
• Опыт анализа временных рядов и сигналов будет преимуществом.
• Опыт внедрения ML-моделей в реальные продукты будет преимуществом.