Data Scientist

• Анализировать точки внедрения решений на базе ML/DS;

• Разрабатывать предиктивные (прогнозные) модели;

• Проводить прескриптивный (рекомендательный) анализ;

• Поддерживать и управлять текущими моделями и решениями;

• Моделировать решения на основе исторических данных;

• Взаимодействовать со стейкхолдерами и переводить их запросы в реализуемые решения.

Образование:

• Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, статистики, математики, науки о данных или смежной области;
• Более 5 лет практического опыта работы в роли Data Scientist, Machine Learning Engineer или Quantitative Analyst.
  Технические навыки:

• Глубокие знания Python и опыт работы с алгоритмами машинного обучения;

• Уверенное владение SQL для написания сложных запросов и агрегатов;

• Твёрдое понимание статистики и теории вероятностей (проверка гипотез, доверительные интервалы, распределения);

• Понимание методов оценки и валидации моделей;

• Опыт работы с крупномасштабными структурированными данными;

• Умение писать чистый, поддерживаемый и готовый к продакшну код;

• Опыт построения, валидации и внедрения ML-моделей в реальных условиях;

• Опыт проведения A/B-тестов или работы с экспериментальными фреймворками.
  Гибкие навыки (Soft Skills):

• Сильные аналитические способности, умение решать сложные задачи и мыслить критически;

• Умение переводить сложные технические результаты в понятные бизнес-инсайты для стейкхолдеров;

• Отличные коммуникативные и командные навыки, комфортная работа в кросс-функциональных командах.
  Будет преимуществом (Nice to Have):

• Опыт работы в сферах travel, e-commerce или на маркетплейс-платформах;

• Знание фреймворков глубокого обучения (TensorFlow, PyTorch);

• Знание облачных платформ (AWS, GCP, Azure) и ML-пайплайнов (SageMaker, MLflow, Airflow);

• Опыт работы с ClickHouse или другими высокопроизводительными аналитическими базами данных;

• Опыт работы с LLM / NLP для текстовой аналитики или данных пользовательских взаимодействий;

• Участие в open-source проектах или высокий рейтинг на Kaggle/в ML-соревнованиях;

• Опыт работы с инструментами для больших данных (Spark, Databricks или аналогами).

• Работа над полезным продуктом, которым ежедневно пользуются миллионы путешественников для бронирования своих поездок;

• Полностью удалённый формат работы — 5 дней в неделю, по 8 часов в день;

• Возможности для профессионального развития (бюджет на самостоятельное обучение, международные тренинги, онлайн-занятия по английскому языку, доступ к образовательным платформам);

• Возможности для внутреннего карьерного роста и горизонтальной мобильности;

• Конкурентные условия по ежегодному отпуску, больничным и официальным праздничным дням;

• Ежегодный корпоративный офсайт в Таиланде.