Data scientist Job San Antonio area,Texas USA,IT/Tech

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.

Задачи:

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.

Требования:

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:…