- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- до 1 500 000 ₽
BigData Project Manager департамента Smart Data Management
Оценка ИИСтабильная работа в крупнейшей IT-компании госсектора Казахстана с отличным соцпакетом (лечебное пособие, развозка). Высокая для региона зарплата и работа над значимыми национальными проектами.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует сочетания глубоких технических навыков в ML/DS и управленческих компетенций Project Manager. Высокие требования к опыту работы с государственными данными и знанию MLOps-инструментов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредлагаемая зарплата до 1 500 000 ₸ (около 3 100 USD) является конкурентной для рынка Астаны на позиции Senior/Lead уровня. Она соответствует верхнему диапазону рыночных ожиданий для опытных специалистов в области Data Science и управления проектами в Казахстане.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
*📍*Формат/working arrangement: на месте работодателя, Астана
*✔️*Должность/position: BigData Project Manager департамента Smart Data Management
*🏢* Место работы/workplace: АО «Национальные информационные технологии»
*💸* Заработная плата/salary estimate: до 1 500 000 ₸ в месяц, до вычета налогов
*📈* Обязанности/responsibilities:
— Развитие направления Data Science/ML.
— Постановка задач и руководство DS-командой.
— Разработка моделей прогнозирования, классификации и кластеризации.
— EDA и подготовка данных.
— Работа с табличными, текстовыми и графовыми данными.
— Внедрение ML-моделей в production.
*📌* Требования/requirements:
— Опыт Data Scientist / ML Engineer от 3 лет.
— Знание статистики и ML.
— Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch.
— Уверенный SQL.
— Опыт работы с государственными, социальными или экономическими данными.
— MLOps, Airflow, MLflow, Jupyter Hub.
— Опыт с графовыми и текстовыми моделями.
*🛠* Технический стек:
— Python
— SQL
— Pandas
— NumPy
— Scikit-learn
— PyTorch
— MLflow
— Airflow
— MLOps
*🏢* О компании:
— Оператор инфраструктуры электронного правительства Казахстана.
— 25 лет на рынке.
— 1 900 специалистов.
— Представительства в 20 регионах.
*✅* Условия/working conditions:
— Полная занятость.
— Трудовой договор.
— График 5/2.
— Рабочие часы: 8:00–17:30.
— Выплаты 2 раза в месяц.
— Лечебное пособие — 2 оклада к ежегодному отпуску.
— Материальная помощь.
— Развозка по районам города.
— Премии.
— Возможность карьерного роста.
— Современный офис на ЭКСПО.
— Участие в крупных государственных и международных IT-проектах.
*📍* Адрес: Астана, проспект Мангилик Ел, 55/14.
*📢**❗️**🚨* Вакансия: Откликнуться
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Python
- SQL
- Pandas
- NumPy
- Scikit-learn
- PyTorch
- MLflow
- Airflow
- MLOps
- Data Science
- Machine Learning
- Jupyter Hub
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления полным циклом разработки ML-решения.
Расскажите о самом сложном кейсе внедрения ML-модели в production: с какими трудностями столкнулись и как их решили?
Оценка навыков приоритизации и управления командой.
Как вы выстраиваете процесс постановки задач для DS-команды, чтобы сбалансировать исследовательскую часть (R&D) и бизнес-результаты?
Проверка специфических знаний, указанных в требованиях.
В каких сценариях работы с государственными данными вы бы предпочли использовать графовые модели вместо классических табличных?
Оценка понимания инфраструктурных процессов.
Как вы организуете мониторинг качества моделей после деплоя с помощью MLflow или аналогичных инструментов?
Проверка статистической грамотности.
Как вы оцениваете статистическую значимость результатов модели при работе с неполными или зашумленными социальными данными?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
