yandex
N
NDA
Страна
Россия
+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Ускорим процесс поиска работы
SeniorУдалённоКонтракт

Data Scientist (Middle+/Senior)

ИИОценка ИИ

Интересный проект на стыке Data Science и Operations Research с использованием современного стека. Однако проект ограничен по времени (5 месяцев), что может быть минусом для тех, кто ищет долгосрочную стабильность.


Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний
Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно
ИИОценка ИИ

Высокая сложность обусловлена сочетанием глубоких знаний ML (особенно временных рядов) и методов математической оптимизации (MILP, решатели Gurobi/CPLEX), что встречается редко. Также требуются навыки инженерии данных и DevOps.

Анализ зарплаты

Медиана400 000 ₽
Рынок300 000 ₽ – 550 000 ₽
ИИОценка ИИ

В объявлении не указана зарплата, но для уровня Middle+/Senior Data Scientist с навыками оптимизации на российском рынке медиана составляет около 350,000 - 450,000 рублей в месяц. Учитывая проектный характер и высокую нагрузку, ставка может быть выше рыночной.

Сопроводительное письмо

Меня заинтересовала вакансия Data Scientist для вашего проекта по прогнозированию и оптимизации. Имея глубокий опыт работы с временными рядами (LSTM, CatBoost, Prophet) и инструментами математического программирования (Pyomo, OR-Tools), я готов эффективно решать задачи дискретной оптимизации и построения надежных ML-пайплайнов.

Мой опыт включает полный цикл разработки: от анализа данных в Spark до деплоя моделей через Docker и FastAPI. Я хорошо знаком с методологиями Agile и имею навыки работы с высоконагруженными системами, что позволит мне быстро влиться в команду и приносить пользу проекту с первых недель. Буду рад обсудить технические детали на интервью.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Отправьте свое резюме в Telegram, чтобы принять участие в разработке сложных ML-решений для оптимизации цепей поставок!

Описание вакансии

ID 3193

#Data #Scientist

"Middle+

Senior"

Кол-во специалистов

1

Длительность проекта

5 мес.

Объем участия в проекте

Высокая нагрузка

~160 ч/мес

Формат взаимодействия

Удаленно

Требуемая локация специалиста

*❗️**❗️*Россия

Доступность специалиста

по МСК

Требуемое гражданство специалиста

РФ

Обязательные требования

  • Отличное знание Python, опыт работы с Spark, Pyspark, SQL, работа с S3;

-Знание современных алгоритмов машинного обучения и оптимизации;

  • Математическая статистика и основы машинного обучения: линейные модели, Random Forest, LSTM;
  • Библиотеки градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM, CatBoost;
  • Глубокое обучение для временных рядов: LSTM, Prophet, DeepAR;
  • Работа с временными рядами: очистка, прогнозирование, кросс-валидация;
  • Методы дискретной оптимизации, математическое программирование (LP, MILP, MIP);
  • Инструменты оптимизации (Pyomo/OR-Tools/PuLP/COIN-OR), решатели (Gurobi/CPLEX/SCIP/COPT/GLPK);

-Уверенное владение Git;

-Опыт разработки продуктового ML решения, начиная от анализа данных и заканчивая созданием прототипа: понимание архитектуры ML проектов, настройка пайплайнов данных, умение обернуть модель в базовый backend (FastAPI, Hug и другое), базовые навыки DevOps (умение работать с Docker, KubeFlow);

  • Базовое понимание архитектуры web-приложений, backend-сервисов;
  • Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры;
  • Высокие навыки коммуникации и решения проблем, стремление к обучению;
  • Уровень английского языка - Intermediate.

Дополнительные требования

  • Опыт работы с жизненными циклами разработки вычислительной и программной инфраструктуры;
  • Юнит- и интеграционное тестирование, владение методологией тестирования;
  • Понимание принципов CI/CD;
  • ООП и принципы проектирования вычислительных систем;
  • Опыт в FMCG в Supply Chain, Demand Planning, Forecasting, ERP, APS;
  • Опыт работы в продуктовых командах (Agile, Scrum).

Этапы отбора

  1. Техническое интервью с клиентом
  2. Техническое интервью с заказчиком

Описание проекта и команды

Требуется Data Scientist.

Data Scientist cоздает методологии, эвристики, строит пайплайны машинного обучения для цифровых продуктов компании, а также проверяет гипотезы и находит скрытые закономерности с помощью статистики и машинного обучения. Роль предполагает разработку алгоритма машинного обучения, его продуктивизации и настройку поддержки, включая мониторинг качества данных и модели, дообучение модели в случае необходимости, написание документации по продукту.

*📩 Телеграм для связи:Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

  • Python
  • Apache Spark
  • PySpark
  • SQL
  • S3
  • Machine Learning
  • Random Forest
  • LSTM
  • XGBoost
  • LightGBM
  • CatBoost
  • Prophet
  • DeepAR
  • Mathematical Programming
  • Pyomo
  • OR-Tools
  • PuLP
  • Gurobi
  • CPLEX
  • Git
  • FastAPI
  • Docker
  • Kubeflow
  • CI/CD
  • Unit Testing

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия требует работы с MILP и решателями. Важно понять практический опыт кандидата в этой узкой области.

Расскажите о самом сложном кейсе дискретной оптимизации, который вы решали: какую библиотеку (Pyomo/OR-Tools) использовали и как боролись со временем сходимости модели?

Проект связан с прогнозированием временных рядов. Нужно проверить понимание специфики валидации таких данных.

Какие стратегии кросс-валидации вы применяете для временных рядов, чтобы избежать заглядывания в будущее (data leakage)?

Требуется опыт работы с большими данными.

В каких случаях вы предпочтете использовать Spark/PySpark вместо обычного Pandas, и с какими проблемами производительности в Spark вы сталкивались?

Вакансия подразумевает создание прототипов и базовый бэкенд.

Как вы организуете мониторинг качества модели (model drift) после того, как она была обернута в FastAPI и запущена в Docker?

Упоминается опыт в Supply Chain.

Какие специфические бизнес-метрики (например, MAPE, WAPE или Bias) вы считаете наиболее критичными для задач Demand Planning в FMCG?

Похожие вакансии

TS
Top Selection
300 000 ₽ – 320 000 ₽

Data Scientist

SeniorУдалённо
Python · Data Science · Machine Learning
+3 навыков
NDA
от 1 700 ₽

Data Scientist Middle+, Senior

SeniorУдалённо
Python · Spark · PySpark · SQL · S3 · Machine Learning · Statistics · Random Forest · LSTM · XGBoost · LightGBM · CatBoost · Prophet · DeepAR · Pyomo · OR-Tools · PuLP · Gurobi · CPLEX · Git · FastAPI · Docker · Kubeflow · CI/CD · Agile · Scrum
+26 навыков
Д
Джетлин
200 000 ₽ – 300 000 ₽

Главный инженер Контроль качества данных

SeniorУдалённо
SQL · Python · Apache Spark · Apache Hadoop · Apache Airflow · System Analysis · Software Testing · Apache Kafka · ETL
+9 навыков
XG
X5 Group
Не указана

Data Scientist Senior

SeniorУдалённо
Python · SQL · Machine Learning · Algorithms · Data Structures · A/B Testing · Causal Inference · Bayesian Optimization · Spark · Hadoop · Kubernetes · Airflow · Git · MLOps · Statistics
+15 навыков
BG
Bilim Group
1 300 000 ₽ – 1 500 000 ₽

Senior Data Engineer

SeniorУдалённо
Python · Polars · Pandas · Temporal · Airflow · PostgreSQL · MongoDB · Kafka · Debezium · CDC · ETL
+11 навыков
NDA
Не указана

Data Engineer (Senior)

SeniorУдалённо
SQL · Python · Apache Spark · Hadoop · Apache Airflow · S3 · Parquet · ORC · Apache Iceberg · Jira · Confluence · Git · CI/CD · XML · JSON · Kafka · ETL
+17 навыков
более 1000 офферов получено
4.9

1000+ офферов получено

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

N
NDA
Россия