Чем предстоит заниматься
- Разработка ML-решений: Полный цикл создания моделей (кластеризация, прогнозирование, рекомендательные системы, оптимизация) от гипотезы до продвинутого продакшена
- Работа с Big Data: Извлечение, агрегация и feature engineering из терабайтов сырых данных (SQL)
- Продакшн: Развертывание моделей, мониторинг дрифта и ретрининг
- Аналитика: Поиск бизнес-инсайтов через A/B тесты, казуальный анализ и исследовательский анализ
- Менторство: Рецензирование кода джуниоров, управление техническим бэклогом и best practices команды
Требования
- От 3–5 лет коммерческого DS/ML (из них 1+ год в роли сеньора)
- ML: Глубокое знание классических алгоритмов (XGBoost, LGBM), градиентного бустинга, временных рядов
- Программирование: Python (Senior уровень) — Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow, Чистый, модульный код
- Data: Продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов)
- Опыт с ClickHouse, Snowflake, BigQuery, Dask или Spark (PySpark)
- Инженерия : Git, базовые знания Airflow/Kubeflow
- Статистика: p-value, мощности теста, бутстрэп, A/B тесты на несбалансированных данных