strikt

Data Scientist Senior (Part-time)

Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере. В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ. Ищем к нам в команду опытного Data Scientist для…

strikt · На сервисе с: 01.10.26 13:50

Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

О компании и команде

Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере.  В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ.  Ищем к нам в команду опытного Data Scientist для работы над интересными проектами в областях AdTech, Machine Learning!

Ожидание от кандидата:

  • Высшее техническое или математическое образование;
  • От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML.
  • Сильная база в статистике, классическом ML и анализе данных.
  • Опыт работы с Time Series: прогнозирование, скользящее окно, тренды, сезонность, оценка качества моделей.
  • Опыт участия в проектах с LLM / NLP / GenAI: промпты, embeddings, RAG или интеграция LLM в продуктовые сценарии.
  • Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, Jupyter Notebook.
  • Знание SQL и понимание работы с реляционными БД.
  • Умение самостоятельно разбираться в задаче, выбирать подход и объяснять решение команде.
  • Готовность помогать junior/middle DS-специалистам.

Будет плюсом:

  • Английский язык на уровне чтения технической документации 
  • PyTorch / TensorFlow / Hugging Face.
  • CatBoost / LightGBM / XGBoost.
  • LangChain / LlamaIndex / vector databases.
  • Понимание MLOps, мониторинга качества моделей и CI/CD.
  • Английский для чтения документации.

Чем предстоит заниматься:

  • Работать с задачами Time Series, классического ML и LLM/NLP.
  • Развивать и улучшать существующие ML-модели в проектах.
  • Помогать выбирать подходы, метрики и критерии качества.
  • Анализировать данные, строить гипотезы и проводить эксперименты.
  • Работать с SQL и Python для извлечения, очистки и анализа данных.
  • Ревьюить решения менее опытных DS-специалистов и помогать команде расти.

Условия работы

  • Полностью удалённая работа.
  • Part-time занятость.
  • Оформление по договору с самозанятым или ИП с первого дня.
  • Проекты на стыке Data Science, Time Series, LLM/NLP и прикладного AI.
  • Сильная команда, возможность влиять на технические решения.

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
alatau city bank

Team Lead DS/ML

alatau city bankНа сервисе с: 01.10.26 13:48
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис
Обязанности:
  • Формирование и развитие команды DS/ML: участие в найме, онбординг новых сотрудников;
  • Распределение задач между специалистами, контроль нагрузки и сроков;
  • Оценка эффективности сотрудников, разработка индивидуальных планов развития;
  • Менторинг: код-ревью, повышение уровня компетенций команды;
  • Определение технической стратегии направления: выбор моделей, фреймворков, инструментов и архитектурных решений;
  • Проектирование и запуск ML-проектов полного цикла — от постановки бизнес-задачи до вывода модели в продакшн;
  • Обеспечение качества решений: валидация моделей, A/B-тестирование, контроль метрик в проде;
  • Разработка и внедрение стандартов: MLOps-практики, CI/CD для ML, версионирование данных и моделей, мониторинг;
  • Декомпозиция задач, приоритизация бэклога.
Требования:
  • Глубокое понимание классического DS/ML: линейные алгоритмы, деревья и ансамбли (XGBoost, LightGBM, CatBoost), кластеризация;
  • Хорошее знание статистики: A/B-тестирование, оценка статистической значимости, байесовский подход, причинно-следственный анализ и т.д.;
  • Уверенный Python (numpy, pandas, scikit-learn) и продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов);
  • Практика полного цикла: от формулировки бизнес-задачи до отбора признаков, обучения, валидации, калибровки и интерпретации моделей;
  • Умение выбирать метрики под задачу и определять качество моделей;
  • Построение ML-пайплайнов и data pipeline: Airflow, ETL / ELT-процессы
    MLOps: версионирование данных и моделей (MLflow, DVC), оркестрация экспериментов, воспроизводимость;
  • Деплой и поддержка моделей: контейнеризация (Docker, Kubernetes), мониторинг (дрейф данных, качество предсказаний, алертинг), стратегии переобучения.
Условия:
  • Ежеквартальные премии;
  • Корпоративные предложения по фитнесу;
  • Корпоративные скидки на онлайн обучение в Skyeng для вас и ваших близких;
  • Бесплатная подписка на библиотеку электронных курсов «LERNA.KZ», где собраны сотни электронных курсов от известных онлайн-школ SkillFactory, GeekBrains и Skillbox;
  • Приятная рабочая атмосфера в современном офисе в деловой части города;
  • Возможность строить карьеру в одном из крупнейших банков Казахстана.
hh.ru
x5 tech
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5. Команда из более 6000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 420 000 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты.

О команде

Мы — команда Data Science, которая развивает ML-решения для персонализации взаимодействия с миллионами покупателей X5. Наши модели помогают определять, кому, когда и какое предложение показать, какие товары и категории будут наиболее релевантны конкретному пользователю, какую механику коммуникации выбрать и как повысить эффективность промо. Мы решаем задачи персонализированного промо, uplift-моделирования, прогнозирования оттока и отклика, роста среднего чека и частоты покупок. Работаем с большими объемами данных и проверяем ML-гипотезы через A/B-тесты на реальных пользователях. В команде можно пройти весь путь ML-решения: от исследования данных и построения модели до проведения эксперимента, оценки бизнес-эффекта и запуска решения в промышленную эксплуатацию.

Обязанности:

  • Исследовать большие объемы данных о покупательском поведении и находить закономерности для решения бизнес-задач;
  • Разрабатывать и улучшать ML-модели для прогнозирования оттока и отклика пользователей;
  • Решать задачи uplift-моделирования и выбора оптимального воздействия на пользователя;
  • Подбирать персональные товары, категории, скидки, пороги и механики промо;
  • Генерировать и проверять гипотезы, участвовать в подготовке и анализе A/B-тестов;
  • Оценивать качество моделей не только по ML-метрикам, но и по влиянию на бизнес-показатели;
  • Участвовать в развитии внутренних ML-инструментов и фреймворков команды;
  • Участвовать в подготовке моделей к промышленному запуску и их дальнейшем развитии.
Требования:
  • Учишься на старших курсах бакалавриата, в магистратуре или недавно окончил техническую специальность;
  • Хорошо знаешь Python и умеешь писать понятный и структурированный код;
  • Знаешь основы машинного обучения и понимаешь принципы работы классических ML-алгоритмов;
  • Умеешь работать с данными и знаешь SQL;
  • Понимаешь основы математической статистики, теории вероятностей и проверки статистических гипотез;
  • Понимаешь принципы проведения A/B-тестов и оценки результатов экспериментов;
  • Умеешь самостоятельно разбираться в новой задаче, формулировать гипотезы и проверять их на данных;
  • Интересуешься применением машинного обучения для решения реальных бизнес-задач.

Будет плюсом, если ты:

  • Знаком с PySpark и понимаешь основные принципы распределенной обработки данных;
  • Работал с PyTorch или другими библиотеками для глубокого обучения;
  • Знаком с uplift-моделированием, рекомендательными системами или задачами персонализации;
  • Имеешь опыт участия в ML-проектах, соревнованиях, исследовательских или учебных проектах;
  • Знаком с Airflow, Docker, Kubernetes, Grafana, MLflow;
  • Имеешь представление о жизненном цикле ML-модели и процессе вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Условия:
  • Официальное оформление с белой ЗП,
  • Удобный офис с бесплатной парковкой на м. «Волгоградский проспект» / МЦД «Калитники», м. "Добрынинская".
  • Возможность работать удалённо или в гибридном формате;
  • Возможность учиться и развиваться за счёт компании: внешние тренинги и семинары по профессиональным тематикам, участие в крупнейших конференциях страны, программы развития цифровых и управленческих навыков (Цифровая академия, Школа Тимлидов), онлайн и офлайн мастер-классы, корпоративный университет «X5 Полка», школа наставников и многое другое;
  • Программы мотивации для спикеров и авторов: внутренняя школа Speak Up School, Write Up, ачивки и баллы за выступления, подготовка спикеров к крупнейшим конференциям страны, сообщество авторов на Хабре, возможность шерить опыт с комьюнити внутренних и внешних экспертов;
  • Обмен опытом через cообщества: 12 технических комьюнити от java до devops;
  • Яркая корпоративная жизнь с большим количеством мероприятий, конкурсов и возможностей для творческой реализации: регулярные внутренние митапы, демо-дни, открытые микрофоны, день IT-специалиста, программы волонтерства, корпоративное предпринимательство X5 Idea Challenge.

​​​​​​​Присоединяйся к команде X5 Tech, чтобы создавать будущее ритейла вместе с нами!

Соц.сети
Н

Middle+ Data Scientist в Телеком

Неизвестный работодательНа сервисе с: 01.10.26 13:10
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Middle+ Data Scientist в Телеком
#MiddleDataScientist #DataScientist #Python #SQL #Офис #Москва

Требования:
LangGraph, ReAct, Python, SQL, аномалии, оптимизация. Обязательно: 3+ года ML, опыт с LangGraph/ReAct. до ••••••••

Локация:📍Интервью строго в офисе в Москве (live-coding под запись).

Контакт для отклика: •••••••• +CV при отклике, пишите ID: 251_Kok

👉••••••••

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.