Data scientist

Описание: ИТ-ИМПЛАНТ - аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса. Миссия компании: Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутстаффингу эффективных IT-специалистов. Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда. Мы ищем сильных Data Scientists с разным опытом и бэкграундом.

• Формулировать и декомпозировать бизнес-задачи в ML/аналитические решения.
• Проводить исследовательский анализ данных, проверять гипотезы и выбирать подходящие методы.
• Разрабатывать и валидировать модели: классический ML, статистика, временные ряды, рекомендательные системы, NLP/LLM — в зависимости от проекта.
• Оценивать качество моделей и эффект от внедрения.
• Работать в связке с продуктом, аналитиками и инженерами.
• При необходимости участвовать в выводе моделей в продакшен и мониторинге.
• Презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами.

• Опыт в Data Science от [4] лет — в зависимости от грейда.
• Уверенный Python и знание базового ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, статистика.
• SQL на уровне уверенного пользователя.
• Понимание жизненного цикла ML-решения: от постановки задачи до оценки результата.
• Умение объяснять сложные вещи простым языком.
• Опыт самостоятельной работы над задачами и доведения их до результата.
• Будет плюсом:
  • Опыт вывода моделей в продакшен:
    Docker, CI/CD для ML, Airflow / Kedro / MLflow и другие инструменты оркестрации и мониторинга
  • Знакомство с облачными платформами: AWS / GCP / Azure / Yandex Cloud
  • Опыт с deep learning:
    PyTorch / Tensor Flow
  • Опыт с NLP/LLM: трансформеры, RAG, fine-tuning, GenAI-приложения
  • Опыт с временными рядами: prophet, sktime, статистические модели прогнозирования
  • Опыт с рекомендательными системами и ранжированием
  • Опыт проведения A/B-тестов и причинно-следственного анализа
  • Опыт в одном или нескольких доменах: финтех, ритейл, e-commerce, логистика, промышленность, телеком, HR-tech, маркетинг
  • Понимание продуктовых метрик и умение связывать модель с бизнес-эффектом
  • Портфолио проектов, где модель принесла измеримый результат:…