А

Lead Data Science

ао_нит · На сервисе с: 17.08.26 13:35

900 000–1 500 000 KZT (≈ 164k–273k ₽)КазахстанАстанаОфис

#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #аналитик, #project, #python
Должность: Lead Data Science
Компания: АО ""НИТ""
https://nitec.kz
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: 900000-1500000

Описание вакансии:
— БД: ClickHouse, PostgreSQL, Minio
— BI: Supersetб, Lightdash, Metabase
— Языки: SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn)
— Инструменты: Git, dbt, Airflow, Spark, DataHub
— Формирование и развитие направления Data Science/ML
— Постановка задач и техническое руководство DS-командой
— Разработка моделей прогнозирования, классификации, кластеризации и выявления рисков
— EDA, подготовка и профилирование данных
— Работа с табличными, текстовыми и графовыми данными
— Внедрение ML-моделей в промышленную эксплуатацию
— Опыт Data Scientist / ML Engineer от 3 лет
— Глубокое понимание статистики, ML и принципов построения моделей
— Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch
— Уверенный SQL
— PostgreSQL, ClickHouse, большие объёмы данных
— Опыт технического руководства или наставничества
— Понимание полного ML-цикла: от исследования данных до внедрения и мониторинга

Работа над масштабными проектами
Стабильный оклад
Профессиональный рост и развитие
Участие в архитектурных решениях
Адекватные задачи и понятные цели
Ежегодный трудовой отпуск + 2 оклада

Контакты:
Telegram @arsen212a
Whatsapp

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.