🧑‍💻Прикладной ИИ

Неделя бесплатных воркшопов для тех, кто хочет использовать ИИ для работы, но пока не понимает, как из этого сделать эффективные рабочие процессы.

Участвовать →

Data Scientist

Зарплата не указана

Похожие специалисты получают 181 000 - 298 000 ₽

Требования

ML разработчик
Middle
Python
Pandas
Математическая статистика
PostgreSQL

Условия

Москва

Компания

Букмекерская компания

Описание вакансии

Мы ищем Data Scientist в команду, которая занимается разработкой ML-решений для бизнес-задач. Основной фокус роли - полный цикл работы с моделями: от исследования данных и проверки гипотез до вывода решений в production и дальнейшего мониторинга.

Чем предстоит заниматься:

  • Формулировать и проверять гипотезы на основе данных, проводить эксперименты (A/B-тесты, multi-armed bandit, sequential testing);
  • Разрабатывать ML-решения для различных бизнес-задач: от MVP до полноценных production-моделей;
  • Участвовать в полном цикле разработки моделей: постановка задачи, подготовка данных, построение решения, внедрение и мониторинг;
  • Работать совместно с аналитиками и data-инженерами над построением признаков, data pipeline и процессами деплоя моделей;
  • Проводить исследование данных (EDA), очистку, подготовку и визуализацию данных.

Мы ожидаем:

  • Опыт работы с реляционными и колоночными базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum);
  • Уверенное владение Python и основными ML-библиотеками (pandas, NumPy, scikit-learn и др.);
  • Знание классического машинного обучения: задачи классификации и регрессии, алгоритмы, метрики качества, особенности применения;
  • Понимание математической статистики и теории вероятностей: A/B-тестирование, статистические критерии, p-value, ошибки первого и второго рода, статистическая мощность;
  • Опыт работы с данными: подготовка выборок, feature engineering, отбор факторов;
  • Практический опыт работы с LLM (prompt engineering, skills);
  • Опыт командной разработки с использованием Git и code review;
  • Умение формулировать бизнес-задачу и переводить её в ML-решение.

Будет плюсом:

  • Отличное знание SQL: оконные функции, CTE;
  • Опыт работы с causal inference и uplift-моделированием;
  • Навыки написания чистого, тестируемого и поддерживаемого кода.

Смотреть ещё вакансии