Н

Data Scientist (Senior)

- Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения;

Неизвестный работодатель

Зарплата не указанаРоссияУдалёнка

#DS #vacancy #job #вакансия


Data Scientist


Senior
Формат взаимодействия
Удаленно
Требуемая локация специалиста
РФ
Доступность специалиста
по мск
Требуемое гражданство специалиста
РФ
Описание проекта и команды
Крупная ритейл компания.

Обязательные требования
- Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения;
- Опыт работы в области data science от 3 лет;
- Рython (PEP 8);
- Способность писать код по заданным стандартам качества;
- Знание стандартных алгоритмов и структур данных;
- Хорошее владение библиотеками для анализа данных, численных методов;
- Умение писать оптимальный по времени и памяти код;
- Сложность алгоритмов - дебаг и оптимизация кода;
- Разработка через тестирование;
- Свободное владение ООП;
- Опыт проектирования архитектуры проектов;
- Проектирование расписания процессов (airflow, cron);
- Передача проекта в production;
- Опыт работы с CI/CD;
- Работа с данными: SQL на базовом уровне (join, group by);
- Опыт работы с реляционными БД;
- Опыт работы на PySpark (broadcast join и тд, Spark UI);
- Иметь недоверие к данным, проверять их на корректность перед использованием;
- Умение реализовать любой запрос;
- Знание оконных функций;
- Умение определить неоптимальный запрос;
- Знание преимуществ и недостатков различных типов баз данных;
- Опыт разработки ETL пайплайнов;
- Умение разработать структуры БД;
- Умение работать с планом запроса;
- Транзакции/ACID/Индексы;
- Знаком с базовой теорией вероятности и статистикой;
- Знаком с понятиями АБ-тестирования и проверкой гипотез;
- Умение решать простые задачи по теории вероятности, статистике, логике;
- Знание классических методов ML;
- Знание полного цикла проведения АБ теста;
- Продвинутое владение аппаратом проверки гипотез: множественная проверка гипотез, параметрические/непараметрические методы, бутстреп;
- Изучение и имплементация продвинутых моделей ML: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее;
- Знание методов снижения дисперсии в экспериментах;
- Обладать интуицией по возникновению шумов в данных и определению независимых групп;
- Умение анализировать эффекты без контрольных и тестовых групп;
- Опыт написания статей, выступлений на конференциях;
- Опыт работы с хорошо описанными задачами;
- Опыт построения аналитических отчётов с заданными требованиями;
- Опыт презентаций аналитических изысканий, проверенных гипотез и тд;
- Погружение в метрики продукта: понимание основных метрик продукта и их особенностей, перевод бизнес задач в DS/DA/DE и декомпозиция комплексных бизнес-задач, построение прокси-метрик продукта;
- Умение формировать новые направления для исследований;
- Умение определить слабые/сильные стороны бизнес-логики продукта;
- Опыт консультирования и работы в плотную с продактом или бизнес-заказчиком;
- Опыт декомпозиции бизнес целей в истории для анализа, оценки сроков решения задач;
- Умение поставить задачу мидлу;
- Стек: Python; SQL; визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly / BI - инструмента); Git; PyTest; Spark 2.2+; Grafana/Airflow; Docker; Kubernetes (K8S).
Задачи на проекте
- Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач;
- Выбор оптимальной архитектуры решения задач продукта;
- Выявление слабых мест продукта и их устранение;
- Поиск точек роста продукта;
- Синтез оптимальных математических моделей для решения задач продукта;
- Тесное взаимодействие с бизнес-заказчиком, консультантами и командой;
- Постановка и проведение АА/АБ/АБN - экспериментов;
- Ведение кодовой базы продукты и поддержание его на стабильном высоком уровне;
- Постановка задач и контроль их исполнения другими аналитиками;
- Cогласование решения задачи с руководством;
- Презентация и защита результатов;
- Менторинг Junior + Middle.
Этапы отбора
1. Техническое интервью
2. Интервью с ПО


Контакты: ••••••••

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Скоринг Бюро – крупнейшее в России бюро кредитных историй.
Мы работаем с большими данными, создаём аналитические и технологические продукты, которые помогают финансовому рынку работать честно, безопасно и эффективно.

Мы ищем начинающего специалиста с сильной математической базой и интересом к машинному обучению, который хочет развиваться в направлении Deep Learning, работать с нейросетевыми моделями и участвовать в решении сложных аналитических задач.

Нам важны не столько годы коммерческого опыта, сколько фундаментальные знания, техническая подготовка и искренний интерес к ML.

Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать и улучшать модели выявления мошенничества на основе нейронных сетей
  • Дообучать и оптимизировать существующие модели
  • Работать с полным ML-cycle: сбор и подготовка данных, обучение, валидация, мониторинг качества моделей
  • Писать и оптимизировать SQL-скрипты для работы с большими объёмами данных

Мы ожидаем:

  • Ты в том числе учишься на 4–6 курсе технического или математического направления:

    МГУ: ВМК или мехмат,
    НИУ ВШЭ: факультет компьютерных наук или факультет математики
  • Хорошую математическую базу: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, математическая статистика

  • Знание основ машинного обучения и понимание принципов работы основных ML-алгоритмов

  • Уверенное владение Python

  • Опыт написания SQL / PL SQL-запросов

  • Знакомство с PyTorch или TensorFlow - будет плюсом

Мы предлагаем:

  • Оформление по ТК РФ, полностью "белая" з/п
  • Гибридный формат работы
  • Оплата питания
  • Ежегодная индексация оклада
  • ДМС, страховка жизни и несчастных случаев, страховка от онкозаболеваний
  • Корпоративные курсы английского языка
  • Оплата обучения
  • Софинансирование фитнеса
Соц.сети

Crypto / DeFi / Microstructure (Quant/ML)

Неизвестный работодатель
Зарплата не указанаРоссияГибрид

👤 Вакансия: Crypto / DeFi / Microstructure
Фуллтайм/Гибрид · ИС 3 мес.
Обязательно: топовый технический ВУЗ
Отклик:
••••••••
📍 Russia
💼 КА
Обязательно: топовый технический ВУЗ (МГУ, МФТИ, Бауманка, ВШЭ и аналогичные), факультеты IT и смежные.
Ожидаем:
• Проверяемый опыт 2–3 Quant/ML-проектов с личной ответственностью за существенную часть цепочки — от постановки задачи и данных до кода и решения GO/NO-GO.
• Отличный Python и инженерная база: сами пишете, отлаживаете и ревьюите исследовательский код.
• Сильная статистика, вероятность, оптимизация, временные ряды: leakage, selection bias, uncertainty, честная OOS-проверка.
• Понимание микроструктуры и исполнения: order book/flow, liquidity, latency, fees, slippage, adverse selection, impact, sizing, hedging.
• Практическое ML/DL для последовательных финансовых данных, умение отличать сигнал от оптимизации метрики.
• Самостоятельность: структурировать неясную задачу, выбирать информативный эксперимент, быстро отбрасывать слабые гипотезы, решать на доказательствах.
• Понимание crypto-рынка. DeFi/DEX — плюс, сильный CEX/microstructure опыт компенсирует.
Условия: трудовой договор с ОАЭ (обсуждаем ИП и другие форматы).
Резюме с вашей ролью в каждом из 2–3 проектов + рассказ о двух проектах (удачном и провалившемся): что построили, что измерили, какое решение приняли и почему.
📞 Contact: ••••••••

hh.ru
hyper adtech

Data Scientist (AdTech)

hyper adtech
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Hyper AdTech - одна из крупнейших programmatic-платформ на российском рынке, обеспечивающая размещение рекламы в мобильной среде. Наша платформа сфокусирована на in-app и интегрирована со всеми крупнейшими поставщиками мобильного инвентаря.
Мы развиваем performance в рекламном бизнесе в мобильном сегменте.
Ищем опытного Data Scientist для работы над предсказательными моделями для performance кампаний. Команда у нас небольшая: Лид, 3 DS.

У нас Вы будете (классический ML):

  • Разрабатывать предсказательные ML-модели и проверять их состоятельность в оффлайн- и онлайн-тестах — полный цикл от постановки задачи до оценки результатов.
  • Разрабатывать ML-пайплайны для вывода моделей в production.
  • Создавать метрики качества моделей, организовывать мониторинг и отслеживать их поведение.
  • Выполнять feature extraction и feature engineering.
  • Анализировать данные, выявлять причины инцидентов, искать аномалии, закономерности и корреляции.
  • Проводить эксперименты, оценивать влияние моделей на бизнес-метрики и искать возможности для улучшения результатов.

От Вас ждём:

  • Уверенное знание Python.
  • Уверенное владение SQL, умение писать сложные запросы, работать с большими объёмами данных и оптимизировать запросы.
  • Опыт построения предсказательных моделей, в том числе моделей временных рядов.
  • Навыки работы с API и построения ML-пайплайнов.
  • Опыт работы с pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, SciPy.
  • Опыт разработки и применения нейросетевых моделей (Deep Learning), практическое владение Keras, PyTorch или TensorFlow.
  • Опыт проведения A/B-тестов, проверки статистических гипотез, оценки статистической значимости результатов и интерпретации экспериментальных данных.
  • Хорошее знание математической статистики и теории вероятностей.
  • Умение проводить глубокий анализ проблем, находить закономерности и докапываться до первопричин.

Будет большим плюсом:

  • Понимание принципов работы рекламного бизнеса и опыт в AdTech / performance-маркетинге.
  • Понимание теории аукционов и механизмов ценообразования.
  • Знание методов многомерной оптимизации и опыт их практического применения.
  • Знание R.

Личные качества:

  • Способность эффективно работать в быстро меняющейся среде, адаптироваться к новым вводным и гибко пересматривать подходы.
  • Системное и аналитическое мышление.
  • Самостоятельность, инициативность и ориентация на результат.
  • Умение сохранять фокус и качество работы в условиях неопределённости.

У нас:

  • Официальное оформление по ТК РФ в аккредитованную IT компанию;
  • Работа в офисе (полную удаленку не рассматриваем, 4 дня в офисе и 1 день удаленно в неделю на выбор), график работы 5/2 гибкое начало дня с 09:00 до 11:00;
  • Размер заработной платы готовы обсуждать с успешным кандидатом по итогам собеседования;
  • Среда для развития и неограниченные возможности для профессионального роста;
  • Интересные задачи и глубокое погружение в Adtech индустрию;
  • ДМС со стоматологией после испытательного срока (классные клиники - МЕДСИ, Чайка, К+31, Поликлиника.ру, Он-Клиник, Клиники Будь Здоров и т.д.)
  • Офис в Москве на Патриарших прудах (в 5 минутах пешком от м. Маяковская) - планируем переезд в офис класса А (м. Автозаводская - 5 минут от метро пешком);
  • Позитивный и доброжелательный коллектив профессионалов.

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