Senior Data Scientist

Чем предстоит заниматься:

• Адаптацией SOTA-архитектур (YOLO, RT-DETR, DETR, EfficientDet) под специфику индустриальных данных;
• Проектированием пайплайнов аугментации, разметкой сложных сценариев (occlusion, truncation), фильтрацией датасетов;
• Сжатием моделей (Pruning, Quantization, Distillation);
• Написанием высокопроизводительного кода инференса на C++/Python, интеграцией моделей в прод.

Требования:

• Опыт коммерческой разработки моделей Object Detection от 2-х лет;
• Глубокое понимание математики сверточных нейросетей и трансформеров;
• Стек: Python (Pytorch / TensorFlow 2.x), знание C++ (для деплоя) будет преимуществом;
• Опыт работы с библиотеками детекции: MMDetection, Detectron2, YOLOv5-v10;
• Понимание метрик: mAP, F1-Score, E2E Latency, FPS;
• Опыт оптимизации моделей (TensorRT, ONNX, INT8/FP16 квантизация);
• Навыки работы с большими данными (LMDB, TFRecords, WebDataset) и распределенным обучением (DDP, Horovod).

• Шаг в космос — для тех, кто вдохновлен идеей покорения космоса и мечтает быть к этому причастным;
• ДМС (включая стоматологию) с первого рабочего дня;
• Место работы в районе м. Улица 1905 года;
• Оформление в соответствии с ТК РФ;
• Конкурентный уровень заработной платы — на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии.

Основное направление деятельности – организация мультибанковского кредитного сервиса для физических лиц (предоставление удаленного доступа к программному обеспечению Директ Тех для бесшовного взаимодействия Клиентов, Банков и Торговых организаций в процессе оформления потребительских кредитов).

Мы создаем собственные и интегрируем внешние ИТ-разработки, позволяющие автоматизировать и максимально упростить оформление заявки на кредит и кредитной документации.

Команда Директ Тех всегда рада принять в команду амбициозных и нацеленных на результат людей, открытых новым знаниям и готовых делиться своим опытом.

Технологический стек:

Python, SQL, Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, Machine Learning, Credit Scoring, PD-моделирование, Risk Modeling, Logistic Regression, Gradient Boosting, Excel,Classical ML.

Чем предстоит заниматься:
- Разработка и построение скоринговых PD-моделей;

- Валидация ранее разработанных моделей, оценка их качества и эффективности;

- Мониторинг действующих моделей, контроль стабильности и качества их работы;

- Разработка и совершенствование антифрод-моделей;

- Сбор, выгрузка и подготовка данных из баз данных для построения моделей машинного обучения;

- Написание SQL-запросов для сбора, обработки и анализа данных;

- Разработка Python-скриптов для анализа, визуализации данных, построения, валидации и внедрения ML-моделей;

- Участие в полном цикле разработки моделей: от сбора и подготовки данных до внедрения решений.

Мы ожидаем:

- Опыт работы от 3-х лет на позиции Data Scientist;

- Опыт работы в банковской сфере, финтех-компаниях или микрофинансовых организациях (МКК) будет преимуществом;

- Практический опыт самостоятельной разработки PD-моделей с нуля и их внедрения;

- Опыт полного цикла разработки ML-моделей: от сбора и подготовки данных до валидации и внедрения;

- Опыт мониторинга и валидации действующих моделей.

Мы предлагаем:

- Оформление по ТК РФ в аккредитованную ИТ-компанию;

- Достойный уровень заработной платы: оклад + годовая премия;

- График работы 5/2, удалённая работа с возможностью работать из офиса;

- ДМС со стоматологией, полис для выезжающих за рубеж;

- Корпоративная техника для работы;

- Корпоративные скидки и привилегии на платформе BestBenefits;

- Возможности для обучения и развития;

- Работа в команде профессионалов, регулярный обмен опытом и поддержка коллег.

Привет! Это команда разработки ERP и учётных систем. Мы управляем финансами клиентов, миллионами договоров с контрагентами и зарплатами тысяч сотрудников через ЭДО.

Мы ищем стажёра в ML-направление, где мы строим две ключевые системы:

Первая — интеллектуальная обработка документов. Мы создаём ядро, которое автоматизирует работу с сотнями типов документов на разных языках. Ежедневно десятки тысяч контрагентов предоставляют пакеты документов, и наша задача — распознать их, извлечь и структурировать данные, проверить их достоверность и интегрировать результат в бизнес-процессы.

Вторая — экономика платформы. Мы строим систему динамического ценообразования и управления тарифами для сдельной работы. В Ozon сотни тысяч исполнителей (склады, логистика, доставка) самостоятельно формируют свой график. Наша цель — в реальном времени определять справедливые и эффективные тарифы, балансируя интересы исполнителей и бизнеса.

Наш стек

• Язык и данные: Python, PostgreSQL, Redis, ClickHouse.

• ML: PyTorch, XGBoost / LightGBM / CatBoost, OpenCV, семейство моделей Qwen.

• MLOps: Airflow, платформа запуска и трекинга экспериментов (MLflow / ClearML-подобные).

• Инфраструктура: Kubernetes, Docker.

Ты будешь

• Развивать ML-системы. Задачи не ограничатся подготовкой данных и обучением моделей — будет полноценная работа: от исследования до внедрения модели в продакшен.

• Изучать архитектуру. Ты познакомишься с большим и разнообразным ML-стеком: CV/NLP-модели для работы с документами, оптимизационные алгоритмы для тарификации, пайплайны и инфраструктура.

• Работать с данными. Будешь строить и валидировать гипотезы, готовить данные, обучать и оценивать модели, проводить эксперименты.

• Расти профессионально. По мере освоения проекта ты будешь получать всё более сложные и самостоятельные задачи, постепенно осваивая стек: Python, PyTorch, PostgreSQL, ClickHouse, Kubernetes.

Нам важно

• Статус действующего студента технической специальности.

• Знание базовых технологий: Python, Numpy, SQL, работа с Git, pytorch / scipy.

• Понимание базовых принципов машинного обучения и математической статистики.

• Базовое понимание алгоритмов и структур данных.Понимание устройства баз данных и веб-сервисов.

• Желание развиваться: ты хочешь учиться у сильных инженеров, умеешь задавать правильные вопросы и не боишься разбираться в больших проектах.

• Готовность к командной работе: ты открыт к обратной связи и умеешь конструктивно общаться с коллегами.