Data Scientist (Middle/Senior Level) прогнозирование и временные ряды (удаленная работа)
(вакансия не опубликована)

30 июля 2025

Уровень зарплаты:
з.п. не указана
Требуемый опыт работы:
Не указан

Вакансия: Data Scientist (Middle/Senior Level) прогнозирование и временные ряды

Описание вакансии

О компании:

Мы команда Андата, эксперты в области AI, маркетинга и аналитики, создающие инновационную платформу-ассистента, способную заменить традиционного маркетолога и работать без выходных. Наша запатентованная технология Цифровой паспорт уже помогает бизнесам экономить миллионы на рекламе, оптимизируя рекламные кампании с помощью нейросетей.

Что мы предлагаем:

Официальное трудоустройство по ТК РФ.

Участие в проекте Цифровой паспорт подробности здесь .

Конкурентоспособная заработная плата, обсуждаемая индивидуально на собеседовании.

Полностью дистанционная работа с графиком 5/2 (выходные: сб., вс.).

Профессиональная команда, готовая поддержать и обучить вас в стремлении к развитию.

Ваши задачи:

Подготовка и анализ данных для построения моделей.

Генерация и проверка гипотез.

Разработка и имплементация моделей прогнозирования, с акцентом на временные ряды.

Прототипирование решений и улучшение существующих моделей.

Направления работы:

Оптимизация параметров рекламных объявлений (Time Series, Reinforcement Learning).

Создание сегментов пользователей (Clustering, Classification).

Обогащение данных (Classification, Regression).

Генерация рекламных объявлений (NLP, Computer Vision) перспективные направления.

Требования:

Уверенное владение Python.

Знание алгоритмов data mining, теории вероятности и математической статистики.

Опыт работы с deep learning алгоритмами.

Знание библиотек для анализа данных (scikit-learn, pandas, numpy, scipy).

Опыт работы с базами данных (MySQL, MSSQL).

Знание Pytorch.

Уверенная работа в Linux, опыт с Docker и Git.

Будет плюсом:

Опыт работы с Elasticsearch, ClickHouse, Kafka, Redis.

Знание PySpark.

Навыки разработки и имплементации data mining моделей в реальных проектах.

Опыт работы с Apache Airflow, Nifi, Kubernetes.

Знания в области Reinforcement Learning.