Страна: Кыргызстан

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

SeniorВ офисеПолная занятость

Senior Data Scientist

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

Привлекательная позиция для опытных специалистов в Бишкеке с акцентом на актуальные технологии (LLM, MLOps), однако требуется обязательное присутствие в офисе.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Роль требует глубокой экспертизы не только в классическом ML, но и в современных LLM/RAG технологиях, а также навыков MLOps и владения английским на высоком уровне.

Анализ зарплаты

Медиана4 000 $

Рынок3 000 $ – 5 500 $

Зарплата в объявлении не указана. На рынке Кыргызстана для уровня Senior Data Scientist медиана составляет около $3,500 - $4,500, что ниже мировых значений, но конкурентно для региона.

Меня заинтересовала вакансия Senior Data Scientist, так как мой опыт в разработке ML-моделей и внедрении RAG-систем полностью соответствует вашим задачам. Я обладаю глубокими знаниями Python, PyTorch и имею успешный опыт развертывания моделей в продакшен с использованием Docker и Kubernetes.

Особый интерес вызывает работа с LLM и векторными базами данных в рамках крупных проектов. Уверен, что мои навыки в области MLOps и опыт менторства помогут вашей команде достичь новых технологических высот и оптимизировать процессы обработки данных.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь уже сейчас

Присоединяйтесь к команде в Бишкеке и внедряйте передовые LLM-решения в масштабные проекты!

Описание вакансии

Senior Data Scientist

#SeniorDataScientist #DataScientist #Senior #Офис #Кыргызстан #Бишкек

Требования:

3+ лет коммерческого опыта в Data Science / Machine Learning / AI. Сильная база в статистике, вероятностях и линейной алгебре. Глубокое понимание ML-алгоритмов, feature engineering и оценки моделей. Уверенный Python и ML-библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch / TensorFlow). Опыт работы с большими данными (SQL, Spark, Airflow или аналоги). Практический опыт с LLM, RAG, векторными БД. Понимание MLOps-практик, Docker, Kubernetes, ML-пайплайнов. Опыт продакшен-развертывания моделей. Навыки менторства и работы в кросс-функциональных командах. Английский язык-Upper-Intermediate и выше. Будет преимуществом: Опыт в телекоме, финтехе или банковской сфере. Работа с облачными ML-платформами (AWS, Azure, GCP). Опыт деплоя LLM в закрытом контуре (on-premise).

Локация:📍Офис, 5/2. Кыргызстан, Бишкек.

Контакт для отклика: Откликнуться Акмарал, IT Recruiter

Про карьеру, рост и ценность себя: @jobstobeloved

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

Python
Pandas
Scikit-learn
PyTorch
TensorFlow
SQL
Apache Spark
Apache Airflow
LLM
RAG
Vector Database
MLOps
Docker
Kubernetes
AWS
Azure
GCP

Возможные вопросы на собеседовании

Проверка практического опыта работы с современными языковыми моделями.

Расскажите о вашем опыте внедрения RAG-систем: с какими основными сложностями вы сталкивались при оптимизации качества ответов?

Оценка навыков проектирования архитектуры и MLOps.

Как вы организуете процесс деплоя и мониторинга ML-моделей в Kubernetes для обеспечения их стабильности в продакшене?

Проверка фундаментальных знаний.

В каких случаях вы предпочтете использование градиентного бустинга нейронным сетям, и как это влияет на интерпретируемость модели?

Оценка опыта работы с инфраструктурой данных.

Опишите ваш опыт построения пайплайнов обработки данных с использованием Spark и Airflow для обучения моделей на больших выборках.

Проверка лидерских качеств.

Был ли у вас опыт менторства младших специалистов? Как вы выстраиваете процесс код-ревью и передачи знаний в команде?

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!

Кыргызстан