Data Scientist (удаленная работа)

Вакансия: Data Scientist

Описание вакансии

О команде:
Мы специализируемся на разработке ML-решений под ключ для различных подразделений: от прототипирования моделей до внедрения в промышленную среду.

Мы работаем с передовыми алгоритмами машинного обучения: Computer Vision (CV), NLP, RAG-системы, продвинутые ML-модели и эмбеддинги. В нашей команде собраны сильные специалисты разных ролей: DS, MLOps, ML-инженеры, архитекторы, аналитики. Мы не только внедряем готовые решения, но и занимаемся RnD и апробацией новых технологий.

Стек: Python, Kafka, Docker, Kubernetes, Spark, Airflow, Hive.

Обязанности:

• Проводить анализ данных и выявлять закономерности, полезные для бизнеса;
• Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения, включая нейросети и большие языковые модели (LLM);
• Выполнять предобработку, визуализацию данных и готовить выборки для обучения;
• Работать с базами данных через написание сложных SQL-запросов;
• Участвовать в полном цикле разработки ML-продукта: от бизнес-требований до внедрения;
• Интегрировать разработанные решения в производственную среду Банка;
• Готовить отчеты с результатами анализа и рекомендациями для стейкхолдеров;
• Взаимодействовать с командами MLOps, аналитики и архитектуры для вывода моделей в прод.

Требования:

• Имеешь коммерческий опыт работы в должности Data Scientist / ML-разработчика от 4 лет;
• Глубоко понимаешь алгоритмы и методы машинного обучения (классические модели, бустинги, нейросети);
• Работал с RAG и LLM (опыт fine-tuning, работы с контекстом, промпт-инжинирингом);
• Уверенно владеешь Python и основными библиотеками: Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch, Pandas, NumPy;
• Умеешь писать SQL-запросы любой сложности;
• Имеешь опыт внедрения моделей в production (знаешь, как устроен жизненный цикл ML-продукта);
• Умеешь визуализировать данные и результаты экспериментов;
• Готов к работе в команде и открыт к обсуждению архитектурных решений

Будет плюсом:

• Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark);
• Опыт работы в финансовом секторе или с большими данными;
• Понимание основ MLOps (Docker, CI/CD, оркестрация пайплайнов).

Условия:

• Работу в крупнейшей команде по машинному обучению в банковской сфере;
• Участие в сложных и интересных задачах с применением передовых технологий;
• Возможность влиять на технологический стек и архитектуру решений;
• Современный стек и доступ к мощным вычислительным ресурсам;
• Поддержку инициатив, обучение, участие в конференциях;
• Конкурентную заработную плату и социальный пакет (ДМС со стоматологией, льготные программы кредитования и др.);