A

Data Scientist

astana hub · На сервисе с: 14.08.26 19:44

Зарплата не указанаКазахстанАстана

Описание

Data Scientist Товарищество с ограниченной ответственностью INFOPRO KZ (ИНФОПРО КЗ) Основные требования Опыт работы с одной из БД: MSSQL / PostgreSQL / MySQL. Уверенное владение Python или R (дополнительно C# — будет преимуществом). Опыт работы с библиотеками для DS: pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels. Навыки написания production-кода с использованием OOP и best practices. Опыт работы с REST API (разработка и интеграция). Понимание принципов многопоточности и оптимизации вычислительных процессов. Опыт написания Unit-тестов для кода обработки данных и моделей. Умение работать с Git (GitLab) и системами CI/CD (TeamCity). Опыт контейнеризации приложений (Docker). Навыки визуализации данных. Практический опыт оптимизации производительности SQL-запросов. Чем предстоит заниматься Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования, оптимизации и анализа данных в энергетической отрасли. Интеграция ML-решений в существующие корпоративные системы на базе .NET. Обработка и очистка больших объёмов данных из MSSQL/PostgreSQL. Создание ETL-процессов для подготовки данных. Оптимизация производительности запросов и пайплайнов обработки данных. Разработка API-сервисов для взаимодействия моделей с фронтенд-приложениями (Angular). Документирование кода, алгоритмов и экспериментов. Участие в проектировании архитектуры данных и ML-компонентов. Что мы предлагаем Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РК. Доход: заработная плата + премии по итогам работы, уровень обсуждается с успешным кандидатом по результатам собеседования. Интересные задачи, масштабные проекты в энергетике. Сертификация, обучение и развитие за счёт компании. Гибкое начало трудового дня. Режим работы: удалённо. Город или область: г.Астана График работы: Полный день Тип занятости: Полная занятость Образование: Высшее - Бакалавр Опыт работы: Не менее 3 лет Направление: Информационные технологии

Задачи

  • Разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования, оптимизации и анализа данных в энергетической отрасли;
  • Интеграция ML-решений в существующие корпоративные системы на базе .NET;
  • Обработка и очистка больших объёмов данных из MSSQL/PostgreSQL;
  • Создание ETL-процессов для подготовки данных;
  • Оптимизация производительности запросов и пайплайнов обработки данных;
  • Разработка API-сервисов для взаимодействия моделей с фронтенд-приложениями (Angular);
  • Документирование кода, алгоритмов и экспериментов;
  • Участие в проектировании архитектуры данных и ML-компонентов.

Требования

  • Опыт работы с одной из БД: MSSQL / PostgreSQL / MySQL;
  • Уверенное владение Python или R (дополнительно C# — будет преимуществом);
  • Опыт работы с библиотеками для DS: pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels;
  • Навыки написания production-кода с использованием OOP и best practices;
  • Опыт работы с REST API (разработка и интеграция);
  • Понимание принципов многопоточности и оптимизации вычислительных процессов;
  • Опыт написания Unit-тестов для кода обработки данных и моделей;
  • Умение работать с Git (GitLab) и системами CI/CD (TeamCity);
  • Опыт контейнеризации приложений (Docker);
  • Навыки визуализации данных;
  • Практический опыт оптимизации производительности SQL-запросов.

Условия

  • Официальное трудоустройство в соответствии с ТК РК;
  • Доход: заработная плата + премии по итогам работы, уровень обсуждается с успешным кандидатом по результатам собеседования;
  • Интересные задачи, масштабные проекты в энергетике;
  • Сертификация, обучение и развитие за счёт компании;
  • Гибкое начало трудового дня;
  • Режим работы: удалённо.

Похожие вакансии Data Science & ML

Сайты компаний
сбер. it

Junior Data Scientist

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 19:59
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Наша команда помогает развивать сеть банкоматов Сбера и обеспечивать ее бесперебойную работу. Мы погружены в разные части этого процесса — от AI-агента в банкоматах нового поколения до автоматизации обработки заявок на техническое обслуживание устройств. В команде есть как современные решения на основе LLM, RAG и AI-агентов, так и классические ML-задачи.

  • Разрабатывать и развивать AI-агентов и LLM-системы: строить пайплайны, экспериментировать с моделями и подходами, оценивать качество и улучшать решения

  • Решать задачи классического ML и NLP: классификация, работа с текстами, эмбеддингами и другими ML-моделями

  • Проводить эксперименты с моделями и их параметрами, анализировать результаты и выбирать лучшие подходы

  • Разрабатывать пайплайны подготовки и обработки данных для ad-hoc аналитики и построения витрин

  • Организовывать и проводить оценку качества ML/LLM-решений, работать с разметкой данных

  • Участвовать в развитии решений на всех этапах: от постановки задачи и общения с заказчиком до внедрения и мониторинга в проде

  • Понимание принципов построения AI-агентов

  • Уверенное владение Python и SQL, умение работать с Git

  • Понимание основных этапов разработки ML-решения

  • Знание основ классического ML: классификация, регрессия, основные алгоритмы и метрики качества

  • Понимание основных подходов NLP и работы с текстовыми данными

Будет плюсом:

  • Знание RAG-систем

  • Знание Hadoop, Spark

  • Базовое понимание MLOps (Docker, Jenkins) и Linux

  • Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (офисный или гибридный режим работы)

  • Корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • Уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития, семинары, тренинги, конференции

  • Программа адаптации и помощь руководителя на старте

  • ДМС, страхование от несчастных случаев, социальные гарантии

  • Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • Корпоративная пенсионная программа

  • Корпоративные мероприятия.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
Соц.сети
E

Data Scientist (Pricing)

emerging_travel_groupНа сервисе с: 20.08.26 19:16
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

#ds
Data Scientist (Pricing) ⚡️
Remote.

Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях.

Расширяют Data Science‑команду в Emerging Travel Group по миру — ищу Data Scientist в направление Pricing ✨

Задачи: ценообразование для B2B/B2C, прогноз и оптимизация финансовых и операционных метрик, uplift‑моделирование, приоритизация инцидентов и эффективность customer journey (revenue growth, cost savings, business impact).

Проекты — от постановки задачи до пилота и передачи в прод.

Что важно:
• 3+ лет опыта в Data Science.
• End‑to‑end ML‑проекты: от формализации до результата.
• Классический ML: бустинги, классификация, регрессия.
• Uplift‑моделирование и временные ряды на реальных бизнес‑задачах.
• Python и SQL уверенно.

Плюсом:
• A/B‑тесты: метрики, сплиты, интерпретация.
• Работа со стейкхолдерами и понимание оптимизационных задач: pricing, LTV, retention.
• MLflow/DVC, Airflow, мониторинг моделей.

Читать подробнее:
→ Откликнуться тут

⚡️ - прямой контакт

Другие площадки
G

Senior ML Engineer

gettransferНа сервисе с: 20.08.26 19:01
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указанаУдалёнка

ML Engineer — GetTransfer

GetTransferищет опытного ML Engineerдля разработки и внедрения ML-решений в production.
В периметре компании — широкий спектр проектов: от RightTech и mobilityдо fintech и других технологических направлений. Это возможность работать с разными типами ML-задач, современным стеком и практически безграничными возможностями для профессионального развития в области Machine Learning.

Что предстоит делать:
- разрабатывать и улучшать ML-модели;
- работать с большими объёмами данных;
- внедрять модели в production и поддерживать их жизненный цикл;
- выстраивать ML pipelines и MLOps-процессы;
- заниматься мониторингом качества моделей и данных;
- работать с Python и современным ML-стеком.

Ожидания:
- 5+ лет опыта в Machine Learning;
- сильный Python;
- опыт production deployment ML-моделей;
- опыт с MLOps, MLflow или аналогичными инструментами;
- понимание model/data versioning, CI/CD и автоматизации ML pipelines;
- опыт построения мониторинга моделей и data quality;
- умение работать с большими объёмами данных и сложными ML-системами.

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