Applied ML Engineer / Data Scientist (Middle+)
Описание
Мы развиваем VPN-сервис с многомиллионной ежедневной аудиторией и ищем специалиста уровня Middle+ и выше на стыке Data Analytics, Data Science / ML и инженерии.Нам нужен человек, который сможет разбираться в данных и продуктовых проблемах целиком: находить закономерности, формулировать гипотезы, строить метрики и модели, проверять решения экспериментами и помогать доводить их до production. Чем предстоит заниматься: исследовать продуктовую и техническую телеметрию; находить причины деградаций и точки роста; строить метрики, мониторинги и аналитические срезы; - разрабатывать ML- и data-driven решения для задач кластеризации, churn, look-alike, anomaly detection, ранжирования и т.д.; проектировать и анализировать A/B-тесты; участвовать во внедрении моделей и алгоритмов в production; совместно с разработчиками и инфраструктурной командой улучшать стабильность и качество сервиса; проектировать и разрабатывать AI-агентов для автоматизации аналитических и операционных задач. При этом мы не считаем ML обязательным ответом на любую проблему: во многих случаях лучшим решением может оказаться аналитика, статистика, эвристика или более простая инженерная доработка. Что для нас важно: Data Analytics уверенный SQL; умение самостоятельно исследовать большие объемы данных; понимание продуктовых и технических метрик; хорошая статистическая база; понимание принципов A/B-тестирования. Machine Learning Хорошее понимание основных ML-подходов и полного цикла работы с моделью: постановка задачи, подготовка данных, feature engineering, обучение, валидация, выбор метрик и оценка качества.Особенно полезен опыт с задачами классификации, кластеризации и anomaly detection. Разработка хороший Python; Git; понимание backend-сервисов и API; базовое знание Docker, DevOps-практик; понимание того, как ML-решение живет в production: deployment, monitoring, rollback и обновление моделей. Будет преимуществом: опыт продуктовой аналитики; опыт работы с большими объемами событийных данных; опыт с аналитическими СУБД, batch- и streaming-пайплайнами, feature pipelines; работа с highload-сервисами; опыт работы с данными телеметрии; понимание сетевых технологий; MLOps; LLM и AI agents. Знание внутренностей VPN-протоколов не обязательно — важнее способность быстро погружаться в новую предметную область и превращать плохо формализованную задачу в измеримое и реализуемое решение Условия: оформление по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию; полный рабочий день, график работы 5/2 с 10:00 до 18:00 ДМС сотрудникам по корпоративным условиям; комфортный офис в бизнес-центре на Фрунзе, 80.