Middle ML Engineer / Data Scientist

Разрабатываем системы предиктивной аналитики пользователей и внедряем ML-модели для решения прикладных задач бизнеса.

Задачи на испытательный срок

1. Провести первичный анализ данных и оценить эффект от внедрения ML.

2. Разработать модель прогноза финансовой активности на основе транзакций.

3. Защитить результаты перед заказчиками.

4. Вывести модель в прод и поставить на регламентное обновление.

Чем предстоит заниматься

• Сбор, очистка и EDA-анализ данных (SQL, pandas, NumPy), генерация признаков, проверка гипотез.

• Разработка, обучение и валидация моделей (классификация, сегментация, рекомендации, прогнозирование).

• Подготовка датасетов, выбор метрик и бенчмаркинг алгоритмов для продакшена.

• Упаковка моделей в API (FastAPI/Flask), контейнеризация (Docker) и деплой совместно с MLOps/DevOps.

• Автоматизация обучения и инференса через ML-пайплайны, базовый мониторинг деградации качества.

• Совместная работа с продуктовыми командами и аналитиками, перевод результатов на язык бизнеса.

• Поддержка, переобучение текущих моделей и ведение технической документации.

Требования

• Опыт работы в ML / Data Science от 1 года.

• Высшее образование (IT, математика, физика, экономика).

• Уверенный Python (pandas, NumPy, scikit-learn).

• Практика работы с градиентным бустингом (CatBoost / LightGBM / XGBoost).

• Базовый или уверенный опыт Deep Learning на PyTorch.

• Уверенный SQL для сборки сложных выборки и работы с БД.

• Опыт оборачивания моделей в REST API (FastAPI/Flask) и контейнеризации через Docker.

• Понимание ML-оркестрации и версионирования (Airflow, MLflow, DVC или аналоги).

• Владение Git (feature branch workflow, code review).

• Свободный русский.

• Чтение технической документации и статей на английском.