Data Scientist / Дата-сайентист

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.

Для нашей команды: Обеспечить рост благополучия всех членов команды, благодаря возможности зарабатывать, самосовершенствоваться и развиваться в рамках компании.

*Проекты и стеки разные, откликайтесь!

Чем предстоит заниматься:

• Участвовать в полном цикле data science проектов: от сбора данных и исследования до внедрения моделей в production.

• Проводить разведочный анализ данных (EDA), выявлять закономерности и формулировать гипотезы.

• Разрабатывать, обучать, валидировать и внедрять ML-модели (классификация, регрессия, кластеризация, рекомендательные системы и т.д.).

• Создавать и поддерживать пайплайны обработки данных и признаков (feature engineering).

• Визуализировать данные и результаты работы моделей для технических и бизнес-команд.

• Тесно сотрудничать с product-менеджерами, аналитиками и инженерами для понимания бизнес-задач и их перевода на язык данных.

Мы ожидаем, что у вас есть:

• Опыт коммерческой работы на позиции Data Scientist / ML Engineer от [3] лет.

• Глубокие знания Python и основных библиотек (Pandas, NumPy, Scikit-learn).

• Опыт работы с SQL (написание сложных запросов).

• Понимание основ машинного обучения, статистики и теории вероятностей.

• Опыт работы с одним из фреймворков для глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow, Keras) — будет плюсом.

• Знакомство с инструментами визуализации (Matplotlib, Seaborn, Plotly) и/или BI-системами (Tableau, Power BI, Superset).

• Опыт работы с Git.

• Умение четко доносить сложные идеи до разных аудиторий.

• Навыки решения задач и ориентированность на результат.

Будет значительным преимуществом:

• Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop).

• Знание контейнеризации (Docker) и основ MLOps.

• Опыт развертывания моделей (Flask/FastAPI, облачные сервисы: GCP, AWS, Azure).

• Публикации, проекты на Kaggle или профиль на GitHub с примерами кода.
  
  Что педлагаем:

• Формат работы: удаленка
• Занятость фултайм
• Возможность быстрого карьерного роста
• Поддержка руководителя
• Работа в дружном, сплоченном коллективе
• Официальное оформление (ИП, СЗ). По ТК РФ ставка будет ниже.
  
  Отликайся! Стеки на наших проектах разные!