- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 900 000 ₽ – 1 500 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Lead Data Science
Оценка ИИВысокая заработная плата для региона, работа в ключевой ИТ-компании Казахстана и возможность влиять на архитектуру. Дополнительный бонус в виде двух окладов к отпуску делает предложение очень привлекательным.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль лида требует не только глубоких технических знаний в ML и Big Data (Spark, ClickHouse), но и навыков управления командой и выстраивания процессов с нуля. Работа в госсекторе над масштабными проектами подразумевает высокую ответственность за архитектурные решения.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 900 000 – 1 500 000 тенге (около 2000–3300 USD) соответствует рыночному уровню для позиции Lead Data Scientist в Астане. Верхняя планка выше средней по рынку для локальных компаний, что отражает высокую ответственность роли.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь в АО «НИТ» уже сейчас
Присоединяйтесь к команде АО «НИТ» и возглавьте развитие Data Science в крупнейших государственных проектах Казахстана!
Описание вакансии
#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #аналитик, #project, #python
Должность: Lead Data Science
Компания: АО ""НИТ""
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: 900000-1500000
Описание вакансии:
— БД: ClickHouse, PostgreSQL, Minio
— BI: Supersetб, Lightdash, Metabase
— Языки: SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn)
— Инструменты: Git, dbt, Airflow, Spark, DataHub
— Формирование и развитие направления Data Science/ML
— Постановка задач и техническое руководство DS-командой
— Разработка моделей прогнозирования, классификации, кластеризации и выявления рисков
— EDA, подготовка и профилирование данных
— Работа с табличными, текстовыми и графовыми данными
— Внедрение ML-моделей в промышленную эксплуатацию
— Опыт Data Scientist / ML Engineer от 3 лет
— Глубокое понимание статистики, ML и принципов построения моделей
— Python: Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch
— Уверенный SQL
— PostgreSQL, ClickHouse, большие объёмы данных
— Опыт технического руководства или наставничества
— Понимание полного ML-цикла: от исследования данных до внедрения и мониторинга
Работа над масштабными проектами
Стабильный оклад
Профессиональный рост и развитие
Участие в архитектурных решениях
Адекватные задачи и понятные цели
Ежегодный трудовой отпуск + 2 оклада
Контакты:
Telegram Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- PyTorch
- SQL
- dbt
- PostgreSQL
- Scikit-learn
- Apache Spark
- Apache Airflow
- ClickHouse
- Metabase
- Lightdash
- DataHub
- Apache Superset
- Seaborn
- MinIO
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет опыт кандидата в управлении полным жизненным циклом ML-моделей в реальной среде.
Расскажите о вашем опыте внедрения ML-моделей в промышленную эксплуатацию (production). С какими основными сложностями вы сталкивались при мониторинге?
Для лида важно уметь обосновывать выбор инструментов для работы с большими данными.
В каких случаях вы бы предпочли использовать ClickHouse вместо PostgreSQL для аналитических задач, и как это влияет на производительность?
Проверка навыков проектирования сложных пайплайнов.
Как вы организуете процесс обработки данных с использованием Airflow и dbt для обеспечения качества данных (Data Quality)?
Оценка лидерских качеств и умения развивать команду.
Как вы подходите к постановке задач DS-команде и контролю их выполнения, особенно в условиях неопределенности исследовательских задач?
Проверка глубины понимания алгоритмов.
Какие методы вы используете для выявления рисков и аномалий в табличных и графовых данных? Приведите примеры из практики.
Похожие вакансии
Руководитель Data Science команды (Анализ спроса в маркетплейсе)
Team Lead Data Scientist
Team Lead Data Scientist
DataOps Senior+/TeamLead
Tech Lead Data Engineer / Руководитель сопровождения и развития СККД
Team Lead Data Science (генеративный ИИ, ИИ-агенты)
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!