Data Scientist (ML/AI)

Обязанности:

• Разработка и обучение ML-моделей (классификация, регрессия, сегментация, прогнозирование).
• Применение и доработка готовых LLM (Large Language Models) для задач автоматизации бизнес-процессов (например, обработка обращений, генерация текстов, поддержка рекомендаций).
• Интеграция ML- и LLM-моделей в бизнес-процессы компании (рекомендательные системы, динамическое ценообразование, персонализация коммуникаций).
• Проектирование feature engineering и формирование экспериментальных витрин (на основе Gold/Platinum слоёв, совместно с Data Engineers)
• Валидация моделей, A/B тестирование, мониторинг качества моделей в production.
• Визуализация результатов, подготовка аналитических выводов для бизнеса.
• Взаимодействие с Data Engineers для построения стабильных пайплайнов обучения и inference (Airflow, Spark).
• Подготовка технической документации по моделям и их интеграции.

Требования:

• Опыт работы Data Scientist от 3 лет, успешный опыт внедрения ML-моделей в production.
• Глубокое знание Python и основных ML-библиотек (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch/TensorFlow).
• Опыт работы с большими данными (Spark, SQL, ClickHouse, GreenPlum).
• Практический опыт применения LLM (Transformers, OpenAI API, LLaMA и др.).
• Навыки построения и автоматизации пайплайнов обучения и предсказаний.
• Опыт проведения A/B тестов и оценки бизнес-эффекта от ML/LLM решений.
• Умение разрабатывать и документировать архитектуру моделей.

• Знание принципов feature engineering и построения дата-витрин.

Будет плюсом:

• Опыт интеграции LLM в интерфейсы и бизнес-процессы (чат-боты, контент-генерация, автоматическая аналитика).
• Знание ML Ops практик (CI/CD для моделей, мониторинг, откаты версий).
• Опыт работы с объектными хранилищами (S3, MinIO), знание форматов Parquet/ORC.
• Опыт работы в архитектуре Data Lake House.