01.08.2026

Data Scientist (Middle)

Формат: Удаленно · Локация: Любая · Срок: до 30.09.2026 (с пролонгацией) · Эта вакансия открыта в преддверии старта нового проекта. Прямо сейчас мы собираем отклики, чтобы, когда проект войдет в активную фазу, сразу перейти к выбору лучших из тех, кто уже…

Требования

  • - Профильное образование/наличие сертификатов по специализациям анализа данных и машинного обучения;
  • - Опыт работы в области data science от 2 лет;
  • - Python: python (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;
  • - 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;
  • - Знакомы с базовой теорий вероятности и статистикой;
  • - Знакомы 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;
  • - Работа с хорошо описанными задачами;
  • - Построение аналитических отчётов с заданными требованиями;
  • - Презентация 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;
  • - Стек: Python; SQL; Git; PyTest; Spark 2.2+; Grafana/Airflow;
  • - Визуализация данных (matplotlib, seaborn, plotly/BI - инструмента).

Задачи на проекте

  • - Выбор и построение подходящих математических моделей для решения поставленных задач;
  • - Декомпозиция поставленных задач, определение пути решения, установка сроков решения;
  • - Проверка гипотез на основе статистических методов;
  • - Обсуждение выбранных решений с бизнес-заказчиком;
  • - Написание оптимальных SQL/SPARK-запросов, укладывающихся в SLA;
  • - Написание переиспользуемого продуктивного кода SQL/Python (а также его оптимизация);
  • - Использование или создание простых аналитических сервисов (MVP);
  • - Сode-review;
  • - Постановка процессов на регулярную основу;
  • - Настройка мониторинга качества регулярных процессов продукта;
  • - Участие в формировании ТЗ.

О проекте

  • Эта вакансия открыта в преддверии старта нового проекта. Прямо сейчас мы собираем отклики, чтобы, когда проект войдет в активную фазу, сразу перейти к выбору лучших из тех, кто уже откликнулся. Если вы готовы ждать некоторое время до начала активного отбора — смело откликайтесь.

Условия

  • Формат работы: Удаленно
  • Локация: Любая
  • Гражданство: Любое
  • Срок привлечения: до 30.09.2026 (с пролонгацией)
  • Тип компании: ИТ-компании
  • Грейд: Middle

Начать разговор

Нужна помощь с похожей задачей?

Опишите ситуацию — предложим решение на основе нашего опыта.