Data Scientist

Описание роли

На позиции Data Scientist вы станете ключевым специалистом команды Horizontal ML TML, отвечающей за разработку, оркестрацию и продуктивизацию ML-решений. Ваша работа охватит полный цикл создания интеллектуальных моделей: от сбора и подготовки данных до развёртывания и последующего мониторинга производительности. Основные задачи включают прогнозирование и классификацию на больших объёмах данных, настройку пайплайнов обработки, интеграцию моделей в существующую инфраструктуру и обеспечение их стабильной работы. Вы будете взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами, участвовать в постановке экспериментов, анализе результатов и оптимизации алгоритмов. Для этого вам понадобятся глубокие знания Python, библиотек для построения и эксплуатации моделей (LightGBM, CatBoost, PyTorch, MLflow), умение работать с PySpark и Hadoop-стеком, владение SQL для запросов к аналитическим базам и навыки организации потоковой обработки данных с помощью Kafka и S3.

Особенности вакансии

Мы предлагаем гибридный формат работы — вы можете сочетать удалённые дни с посещением офиса, что позволяет адаптировать график под свой ритм. В составе команды вы получите доступ к промышленным Big Data-платформам и масштабным ML-инфраструктурам, где сможете реализовать и улучшить end-to-end пайплайны. Компания поддерживает участие в профессиональных конференциях, сертификациях и внутренних тренингах. Вам обеспечат полноценный процесс code review, тестирование и CI/CD для production-ready кода, а также возможность влиять на архитектурные решения и масштабировать успехи на новые бизнес-направления. Экспертиза в ритейле и маркетплейсах будет плюсом, но не обязательна — мы готовы развивать знания в направлении крупных e-commerce проектов.

О компании

Наш заказчик — динамично развивающаяся технологическая компания, специализирующаяся на интеграции машинного обучения в бизнес-процессы B2C E-commerce и ритейла. Компания ценит инновации, задаёт амбициозные цели и поддерживает сотрудников на всех этапах развития, предоставляя доступ к современным инструментам анализа и ML-экспертизам. Среди ключевых достижений — успешные кейсы по автоматизации ценообразования и прогнозированию спроса, внедрение персонализированных рекомендаций и систем детекции аномалий. В коллективе ценятся открытость, сотрудничество и стремление к росту, а гибкие рабочие условия и ориентированность на результат создают мотивацию для профессионального и карьерного роста.