- Страна
- Россия
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Middle/Middle+ Data Scientist
Оценка ИИИнтересный индустриальный кейс с реальным применением ML в тяжелой промышленности. Четкие требования и понятный стек технологий, однако компания-работодатель не названа напрямую.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только уверенного владения классическим ML и Python, но и специфического опыта работы с промышленными данными и временными рядами, что усложняет поиск подходящего кандидата.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата в объявлении не указана, но для уровня Middle/Middle+ в сфере Data Science на рынке РФ и СНГ вилка обычно составляет от 200 000 до 350 000 рублей. Промышленные проекты часто предлагают конкурентные условия выше среднего по рынку.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом
Откликнитесь уже сейчас
Отправьте свое резюме @veroneko, чтобы принять участие в цифровизации металлургической отрасли!
Описание вакансии
ID 2600
Ищем Middle/Middle+ Data Scientist для Металлургической компании
Middle / Middle+
🌍 Локация: РФ/РБ и СНГ
💼Сотрудничество : по ИП РФ, РБ СМЗ РБ
Проект:
Реализуем проект на основе моделей машинного обучения по прогнозированию температуры стали в сталеплавильном производстве.
Требования:
• Опыт коммерческой разработки на Python 3+ от 2 лет
• Уверенное владение библиотеками: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost/lightgbm
• SQL: написание запросов средней сложности
• Опыт работы с системами контроля версий (Git)
• Понимание математических основ алгоритмов классического ML (линейные модели,
деревья решений, ансамбли, градиентный бустинг)
• Практический опыт построения моделей регрессии и классификации
• Умение выбирать метрики качества в зависимости от бизнес-задачи
• Навыки feature engineering и работы с различными типами данных
• Понимание принципов валидации моделей и борьбы с переобучением
• Опыт работы с временными рядами
• Опыт работы с промышленными/производственными данными (очень желательно)
• Опыт работы с алгоритмами оптимизации, например LP, CP, MIP (как плюс)
Soft skills:
• Умение трансформировать бизнес-задачи в математическую постановку
• Опыт коммуникации с заказчиками и презентации результатов
• Способность писать чистый, документированный и воспроизводимый код
• Навыки работы в команде (с дата-инженерами, разработчиками)
🔎 Вопросы/резюме - в ЛС Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Python
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- XGBoost
- LightGBM
- SQL
- Git
- Machine Learning
- Regression Analysis
- Feature Engineering
- Time Series
- Mathematical Optimization
Возможные вопросы на собеседовании
Проект связан с прогнозированием температуры стали, где данные поступают последовательно.
Расскажите о вашем опыте работы с временными рядами: какие методы валидации вы используете, чтобы избежать заглядывания в будущее?
В металлургии данные часто зашумлены из-за специфики датчиков.
Как вы подходите к очистке и обработке аномалий в данных, полученных с промышленного производства?
Вакансия предполагает работу с регрессией (прогноз температуры).
Какие метрики качества регрессии наиболее информативны для бизнес-заказчика в контексте сталеплавильного производства и почему?
Упоминается как плюс.
Был ли у вас опыт использования алгоритмов оптимизации (LP, MIP) совместно с ML-моделями?
Важно для командной разработки.
Как вы обеспечиваете воспроизводимость своих экспериментов и чистоту кода при работе в команде с дата-инженерами?
Похожие вакансии
Middle+ Data Engineer
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер
Data инженер (Middle)
Data Engineer Middle
Data Scientist (Модели оценки качества), Диалоговый ИИ и ML сервисы
Backend / ML Infrastructure / MLOps инженер (ИИ-ассистент)
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!