- Страна
- Россия
- Зарплата
- до 300 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Data Scientist Senior (Part-time)
Высокая оплата для парт-тайм занятости (до 300к) и работа с современными ИИ-стеком делают вакансию очень привлекательной. Удаленный формат и гибкость стартапа — дополнительные плюсы.
Сложность вакансии
Позиция требует глубоких знаний в специфических областях, таких как временные ряды и кластеризация текстов, а также подтвержденного коммерческого опыта от 3 лет. Уровень Senior предполагает высокую автономность и ответственность за архитектуру моделей.
Анализ зарплаты
Предлагаемая сумма до 300 000 ₽ для частичной занятости (part-time) значительно превышает среднерыночные показатели для аналогичного объема часов, фактически соответствуя полной ставке Senior DS в РФ.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в Strikt уже сейчас
Присоединяйтесь к команде Strikt и создавайте инновационные ИИ-стартапы на гибких условиях!
Описание вакансии
💻 Data Scientist Senior (Part-time)
до 300 000 ₽
УдалёнкаStrikt —разработка стартапов с искусственным интеллектом.
Требования:
– Высшее техническое или математическое образование;
– От 3-х лет коммерческого опыта в Data Science;
– Сильные знания в области машинного обучения и анализа данных;
– Опыт работы с Time Series, предсказательными моделями;
– Понимание ключевых алгоритмов ML: линейные модели, деревья решений, ансамбли;
– Знание методов кластеризации (например, KMeans, DBSCAN) и их применения к текстовым данным.
– Понимание принципов работы скользящего окна и его применения в анализе последовательностей.
– Уверенные навыки Python и знание основных библиотек: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn;
– Опыт работы с Jupyter Notebook;
– Знание SQL и понимание принципов работы с реляционными БД;
– Способность работать с большими объёмами данных и оптимизировать производительность моделей.
🔜 А избранные IT-вакансии вы найдете в нашем канале IT Job Hub
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Machine Learning
- SQL
- Scikit-learn
- Clustering
- Jupyter Notebook
- Time Series Analysis
- K-Means
- DBSCAN
Возможные вопросы на собеседовании
Вакансия делает упор на Time Series. Важно понимать, как кандидат обрабатывает временные зависимости.
Как вы подходите к валидации моделей временных рядов, чтобы избежать утечки данных из будущего?
В требованиях указано знание методов кластеризации для текстов.
Какие метрики качества кластеризации вы используете, если истинные метки классов (ground truth) отсутствуют?
Упоминается работа с большими объемами данных.
Какие техники оптимизации производительности в pandas или numpy вы применяли для обработки данных, не помещающихся в оперативную память?
Требуется понимание скользящего окна.
В каких случаях использование скользящего окна может привести к переобучению модели и как этого избежать?
Работа в стартапе требует понимания бизнес-ценности.
Расскажите о случае, когда вам пришлось пожертвовать точностью модели ради скорости её работы или интерпретируемости для бизнеса.
Похожие вакансии
Data Scientist (Senior)
Senior Data Scientist
ML Engineer (Senior)
Старший специалист по Data Science
ML-инженер
Data Scientist
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!