- Страна
- Казахстан
- Зарплата
- 900 000 ₽ – 1 500 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ
Руководитель направления Data Science
Оценка ИИВысокая позиция в ключевой ИТ-организации Казахстана с конкурентной зарплатой и отличным соцпакетом (2 оклада к отпуску). Работа над проектами национального масштаба дает уникальный опыт, хотя оффлайн-формат в Астане может подойти не всем.
Сложность вакансии
Оценка ИИРоль требует не только глубоких технических знаний в ML и статистике, но и управленческих навыков для формирования направления с нуля. Работа в государственном секторе (НИТ) подразумевает высокую ответственность за архитектурные решения и интеграцию моделей в критически важную инфраструктуру.
Анализ зарплаты
Оценка ИИПредложенная зарплата в 900 000 – 1 500 000 тенге (KZT) является выше средней для рынка Казахстана на позициях Senior/Lead Data Science. Верхняя планка соответствует уровню топовых финтех-компаний и крупных ИТ-холдингов региона.
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 масштабах электронного правительства Казахстана!
Описание вакансии
#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #аналитик, #математик, #python
Должность: Руководитель направления Data Science
Компания: АО ""НИТ""
Город: Астана
Занятость: оффлайн
Оплата: 900000-1500000
Оператор информационно-коммуникационной инфраструктуры
«электронного правительства» Республики Казахстан
Описание вакансии:
БД: ClickHouse, PostgreSQL, Minio
BI: Supersetб, Lightdash, Metabase
Языки: SQL, Python (pandas, matplotlib, seaborn)
Инструменты: Git, dbt, Airflow, Spark, DataHub, MLFlow, Jupiter
Формирование и развитие направления Data Science/ML
Постановка задач и техническое руководство DS-командой
Разработка моделей прогнозирования, классификации, кластеризации и выявления рисков
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
Опыт технического руководства или наставничества
Понимание полного ML-цикла: от исследования данных до внедрения и мониторинга
Официальное трудоустройство
Ежегодный трудовой отпуск + 2 оклада
Профессиональный рост и развитие
Участие в архитектурных решениях
График работы: 5/2, с 08:00 до 17:30
Место работы: г. Астана, EXPO C2.3
Контакты:
Telegram Откликнуться
Whatsapp 87086299795
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента
Навыки
- Git
- Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- PyTorch
- SQL
- dbt
- PostgreSQL
- Scikit-learn
- Apache Spark
- MLflow
- Apache Airflow
- ClickHouse
- Seaborn
- MinIO
Возможные вопросы на собеседовании
Вопрос проверяет опыт кандидата в управлении полным жизненным циклом ML-моделей, что критично для руководителя направления.
Расскажите о вашем опыте вывода ML-моделей в промышленную эксплуатацию (production). С какими основными сложностями вы сталкивались при мониторинге?
Вакансия предполагает руководство командой. Важно понять, как кандидат распределяет задачи и контролирует качество.
Как вы выстраиваете процесс технического руководства в DS-команде? Какие метрики эффективности работы команды вы считаете приоритетными?
В стеке указаны dbt и Airflow. Вопрос проверяет понимание современных подходов к подготовке данных.
Какую роль в вашем рабочем процессе играет dbt и как вы организуете пайплайны данных в Airflow для нужд машинного обучения?
Для руководителя важно уметь выбирать правильные инструменты под конкретные бизнес-задачи.
В каких случаях вы бы предпочли использование PyTorch классическим методам из Scikit-learn для задач прогнозирования или классификации?
Работа в НИТ связана с большими данными. Вопрос на знание инструментов обработки Big Data.
Опишите ваш опыт работы со Spark. В каких сценариях его использование было оправдано в ваших прошлых проектах?
Похожие вакансии
Head of Data
Руководитель направления валидации
Head of Risk Analytics
Senior Data Scientist
Data Scientist (Senior)
ML Engineer (Senior)
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!