Data Scientist Senior

Описание вакансии

ID 3196

#Data Scientist

Senior

Обязанности:

Разработка кода и тестов на python, участие в командной разработке, участие в код-ревью Разрабатывает архитектуру систем, использующих машинное обучение Подготовка данных для моделирования (получение, очистка) Расчет результатов АБ-тестов, дизайн АБ-тестов Построение моделей машинного обучения Разворачивание моделей и сервисов в контуре х5 (hadoop/k8s/airflow) Написание запросов на SQL, оптимизация запросов (spark, в частности) Предлагает идеи для улучшения модели/подхода Предлагает прокси-метрики и функции потерь, связанные с бизнес-метриками Контроль соответствия результатов работы менеджеров по работе с большими данными в релизах продуктов больших данных. Техническая реализация data-science решений на продуктах департамента. Формирование требований к данным для разработки математических моделей в рамках релизов продуктов больших данных. Анализ предметной области с целью повышения качества моделей и формирования предложений по достижению целей проектов и продуктов больших данных

Требования:

Алгоритмы и структуры данных

Умеет оценивать сложность алгоритмов

Знает алгоритмы и структуры данных из стандартного курса

Знает оценку сложности структур из для стандартной библиотеки

Знакомство с алгоритмами из расширенного набора: вероятностные, алгоритмы во внешней памяти, алгоритмы на графах ТВиМС

Предельные теоремы и умение их применять проверка гипотез бутстреп A/B-тесты условия сходимости variance reduction causal inference байесовская оптимизация графические модели гауссовские процессы

ML Понимает ML-алгоритмы, включая SOTA-методы, в своей области.

Эффективно адаптирует их для решения задач при необходимости.

Строит модели из стандартных компонент.

Понимает шаги жизненного цикла ML-разработки и их взаимодействие в проекте и разрабатывает архитектуру для продукта.

Понимает, какие бизнес-метрики для модели нужно мониторить

Может предложить прокси-метрики и функцию потерь, связанные с бизнес-метриками

Может докатить простую модель в пилот имплементировать метод по статье встроить компонент в существующий пайплайн

Знаком с менее распространенными методами МО (например: байесовские модели/PGM/VBI, RL и прочее).

Выстраивает подход к прогнозированию понимает ограничения методов, прокси-метрик и необходимость использования новых знание SOTA в отдельных областях MLOps

Разово может зафиттить модель, по запросу проверить, жива ли она, обновить развернуть какое-либо необходимое ПО в кластере версионирование моделей, данных мониторинг работы моделей, качества данных

Выстраивание инфраструктуры прогнозирования SQL

Простые запросы (select'ы/группировки и т.д.)

Окна Оптимизация запросов Транзакции Индексы Роли Engineering

Переводит идеи в чистый код, который будут и исполнять, и читать

Пользуется git'ом

Пишет тесты

Способен разбираться в чужом коде и эффективно его дебажить

Способен разрабатывать архитектуру отдельных компонентов ПО с учетом простоты и поддерживаемости в хорошо очерченных сценариях.

Глубокое понимание всех компонентов архитектуры и стека

Внедрение лучших практик разработки

Понимает ограничения инструментов и необходимость создания новых разбирается с масштабным тех-долгом и рефакторингом DB&BD

Промышленный опыт работы с несколькими системами

Знание внутреннего устройства систем, используемых в работе оптимизация вычислений/запросов транзакции/ACID/Индексы Other

Имея на входе непонятную задачу, исследует возможные решения и предлагает варианты

Особые условия

нужен подписанный зеркальный НДА

Писать Откликнуться*⚡️**⚡️**⚡️**⚡️*