Middle Data Scientist
Описание
Ищем Middle DS Developer в команду, которая занимается анализом технологических процессов, выявлением закономерностей и аномалий, прогнозированием и оптимизацией нагрузки на ресурсы. В роли предстоит не только строить модели, но и доводить разработанные решения до production: интегрировать их в существующую инфраструктуру, анализировать результаты и формировать рекомендации для принятия решений. Чем предстоит заниматься: Анализировать данные и технологические процессы, выявлять закономерности и аномалии. Разрабатывать и настраивать ML-модели для прогнозирования и оптимизации нагрузки на ресурсы. Работать с временными рядами и задачами прогнозирования. Разрабатывать решения для обнаружения аномалий. Применять графовые методы и алгоритмы для анализа взаимосвязей между объектами. Интерпретировать результаты работы моделей и готовить отчёты с выводами и рекомендациями. Интегрировать разработанные ML-решения в production-среду. Участвовать в проектной деятельности команды и развитии DS-решений. Что важно: От 1,5 лет опыта работы в Data Science / ML на аналогичной позиции. Уверенное владение Python. Практический опыт работы с pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, scikit-learn. Опыт построения и настройки моделей для временных рядов: ARIMA, SARIMA, LSTM и аналогичные подходы. Опыт решения задач по выявлению аномалий: Isolation Forest, автоэнкодеры, статистические методы и др. Опыт работы с графами и соответствующими библиотеками: NetworkX, PyTorch Geometric или аналогами. Понимание алгоритмов на графах: поиск кратчайших путей, кластеризация, выделение сообществ. Опыт работы с PyTorch, TensorFlow / Keras для задач временных рядов и выявления аномалий. Знакомство с подходами Reinforcement Learning для задач оптимизации. Понимание полного цикла работы ML-модели: от анализа данных и построения модели до её интеграции в production. Будет плюсом: Опыт работы с большими объёмами данных. Опыт внедрения ML-моделей в production. Опыт оптимизации вычислительных процессов и использования ML для управления ресурсами. Понимание принципов построения ML-пайплайнов и взаимодействия моделей с backend-инфраструктурой.Мы предлагаем: Стабильную заработную плату; Удаленный формат работы; Возможность напрямую влиять на развитие продукта; Полностью собственный продукт без аутсорса и внешних подрядчиков; Сильную продуктовую команду: разработка, дизайн, тестирование, продукт и собственное AI-направление; Минимум бюрократии и быстрые решения; Возможность участвовать в развитии продукта федерального масштаба; Профессиональный рост вместе с развитием платформы.