- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 450 000 ₽
Откликайтесь
на вакансии с ИИ

Senior / Middle+ Data Scientist
Отличное предложение с высокой зарплатой, ДМС с первого дня и работой в аккредитованной ИТ-компании. Вакансия предполагает высокую степень автономности и влияние на продукт.
Сложность вакансии
Высокая сложность обусловлена требованиями к глубокому техническому стеку (Spark, MLOps), опыту от 4-5 лет и необходимости самостоятельно вести полный цикл разработки от идеи до внедрения.
Анализ зарплаты
Предложенная зарплата (300 000 – 450 000 руб.) полностью соответствует рыночным ожиданиям для позиций уровня Senior Data Scientist в РФ, находясь в верхнем сегменте для Middle+ специалистов.
Сопроводительное письмо
Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в КВИКЛИ СЕЧ ИТ уже сейчас
Отправьте свое резюме напрямую в Telegram и станьте ключевым экспертом в разработке ML-решений для бизнеса!
Описание вакансии
Senior / Middle+ Data Scientist
Локация: Удалённо в РФ
Компания: КВИКЛИ СЕЧ ИТ (ИТ-аккредитованная)
ЗП: от 300 000 до 450 000 р.
Занятость: Полная
Что мы от вас ожидаем?
- Опыт работы в Data Science от 4–5 лет.
- Уверенное владение Python, Spark и классическим ML-стеком.
- Практический опыт разработки и внедрения ML-решений с измеримым бизнес-эффектом.
- Хорошее понимание одной или нескольких областей:
- рекомендательные системы;
- ranking / personalization;
- бинарная классификация / uplift;
- NLP / LLM.
- Умение самостоятельно брать на себя неопределённую задачу, структурировать её и доводить до результата.
- Опыт работы с продуктовыми метриками, A/B-тестами и оценкой влияния модели на бизнес.
- Опыт production-внедрения моделей: понимание MLOps-подходов, retraining-процессов, мониторинга, качества данных и устойчивости решения.
- Способность не только обучить модель, но и выбрать правильную постановку задачи, аргументировать подход и объяснить его бизнесу.
- Зрелость в коммуникации: умение работать на стыке DS, продукта и бизнеса без постоянной внешней директивы.
Будет большим плюсом:
- Опыт со Spark и большими данными.
- Опыт построения рекомендательных систем в продуктовых сценариях.
- Опыт применения LLM в прикладных сервисах.
- Опыт менторинга или технического лидерства.
- Опыт работы в среде, где нужно совмещать исследовательский подход с высокой скоростью внедрения.
Обязанности:
- Разрабатывать и развивать ML/AI-решения
- Самостоятельно проходить полный цикл работы над задачей: от формулировки проблемы и дизайна решения до внедрения и оценки эффекта.
- Прорабатывать DS-стратегию по направлению: выбирать подходы, приоритизировать гипотезы, определять, где нужен классический ML, где ranking/recsys, а где LLM.
- Проводить исследования, запускать эксперименты, валидировать гипотезы через продуктовые и бизнес-метрики.
- Участвовать в production-внедрении моделей, улучшать качество и устойчивость пайплайнов, работать над воспроизводимостью и сопровождением решений.
- Плотно взаимодействовать с продактами, аналитиками, разработкой и бизнес-заказчиками, помогая переводить бизнес-задачи в ML-решения.
- Быть технической опорой для команды: помогать в декомпозиции задач, ревьюить решения, делиться опытом, повышать инженерную и исследовательскую зрелость команды
Что мы вам предлагаем?
- Конкурентную заработную плату
- Возможность финансового роста в течение года
- Работу в аккредитованной IT компании
- Выдача техники на выбор
- ДМС с 1-го дня работы
💬 Резюме отправлять: Откликнуться
–––
Бесплатный постинг вакансий: Откликнуться
Забирай 📚 Откликнуться
Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки
- A/B Testing
- Python
- Machine Learning
- LLM
- MLOps
- NLP
- Recommendation Systems
- Apache Spark
- Uplift Modeling
- Ranking
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта работы с большими данными и оптимизации процессов обработки.
Расскажите о вашем опыте работы со Spark: с какими объемами данных вы сталкивались и как оптимизировали производительность джоб?
Оценка понимания бизнес-ценности и методологии тестирования.
Как вы выбираете метрики для оценки эффективности рекомендательной системы и как связываете их с бизнес-показателями в рамках A/B-теста?
Проверка навыков работы в условиях неопределенности.
Опишите случай, когда вам пришлось самостоятельно структурировать неопределенную бизнес-задачу. Как вы выбирали подход и оценивали риски?
Оценка инженерной зрелости и понимания жизненного цикла модели.
Какие MLOps-практики вы считаете критически важными для обеспечения устойчивости моделей в продакшене? Как вы организуете мониторинг качества данных?
Проверка актуальных знаний в области NLP.
В каких сценариях вы бы предпочли использовать LLM вместо классических ML-методов, и с какими основными сложностями при их внедрении вы сталкивались?
Похожие вакансии
ML разработчик (Senior)
MlOps / Python Backend Engineer (ML)
Data Scientist Senior
Senior/Middle Data Engineer
Senior Data Scientist
Senior Data инженер
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!
- Страна
- Россия
- Зарплата
- 300 000 ₽ – 450 000 ₽