Разработка и внедрение ML-моделей для задач прогнозирования, сегментации и оптимизации бизнес-процессов
Построение end-to-end пайплайнов: от сбора и очистки данных до деплоя и мониторинга моделей
Работа с большими объемами данных (batch + streaming)
Проектирование и проведение A/B-тестов, оценка влияния моделей на бизнес-метрики
Оптимизация существующих моделей и алгоритмов (feature engineering, hyperparameter tuning, model compression)
Взаимодействие с продуктовой командой, аналитиками и backend-разработчиками
Наставничество junior/middle специалистов
4+ лет опыта в Data Science / Machine Learning
Уверенное владение Python (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch или TensorFlow)
Опыт работы с SQL и распределенными системами (Spark / ClickHouse / BigQuery)
Понимание математических основ ML (линейная алгебра, статистика, оптимизация)
Опыт проведения A/B-тестов и работы с экспериментальным дизайном
Навыки деплоя моделей (Docker, REST API, CI/CD)
Умение объяснять сложные технические вещи бизнесу
Гибридный или полностью удаленный формат
Конкурентная заработная плата + бонус по результатам квартала
Возможность влиять на архитектуру ML-систем с нуля
ДМС, компенсация обучения и конференций
Современный стек и отсутствие легаси-кода
Команда без микроменеджмента и с быстрым принятием решений
.png&w=1920&q=75){kind=small}