Data Scientist

• Разработка ML-пайплайнов (AI-сервисов), в том числе в экспресс-режиме (разработка MVP, проверка/тестирование гипотез), подготовка EDA с помощью Python на данных заказчика;
• Умение формулировать гипотезы, проверяемые с помощью ML;
• Подготовка шаблона для запроса данных у клиента под конкретную задачу;
• Помощь в формализации потребностей и формировании бизнес-требований, экспертный контроль качества полученных ML-моделей, достижение бизнес-целей заказчика.

• Хорошее знание Python, опыт разработки ML-пайплайнов (MLOps);
• Знания в области NLP, LLM и генеративного искусственного интеллекта;
• Уверенные знания в области классического машинного обучения (метрики, оценки качества, визуализации, интерпретации результатов моделирования);
• Опыт в решении задач прогнозной аналитики, например, предсказание спроса;
• Pandas, numpy, scikit-learn, знание и опыт разработки на фреймворке PyTorch и использование других фреймворков глубинного обучения (JAX, TensorFlow);
• Опыт работы с Docker и системы оркестрации (Kubernetes);
• Опыт работы в Linux-средах обязателен;
• Высшее образование: ПМИ, Программная инженерия;
• Аналитическое мышление, проактивность.

• Оформление в соответствии с трудовым законодательством РФ;
• Конкурентный уровень дохода (оклад + годовой бонус);
• ДМС со стоматологией и возможностью подключения к программе своих детей и родственников;
• Прозрачная система мотивации, которая позволяет влиять на уровень дохода;
• Работа в команде профессионалов;
• Участие в создании инновационных продуктов;
• Гибкое начало рабочего дня, пятница - сокращённый рабочий день;
• Возможность работать удаленно;
• Офис в центре Москвы;
• Корпоративную мобильную связь;
• Льготную программу ипотечного и потребительского кредитования.

Ещё у нас:

• Возможность вертикального и горизонтального роста;
• Бонусные программы от компаний партнёров;
• Возможность получения бонуса за закрытие вакансии по вашей рекомендации;
• Материальная помощь при рождении детей и др. семейных обстоятельствах;
• Обучение в Корпоративном университете за счёт компании;
• Участие в профильных конференциях в качестве спикера или слушателя;
• Корпоративная жизнь: спортивные комьюнити, клубы по интересам (настолки, интеллектуальные игры.