Data Scientist в команду Horizontal ML TML

Обязанности: Разрабатывать и внедрять ML-решения полного цикла: от формулировки гипотез и построения моделей до их продуктивизации, оркестрации и интеграции в существующие системы; Обеспечивать стабильную работу моделей: настройка пайплайнов, мониторинг качества и производительности, улучшение текущих решений; Решать прикладные ML-задачи на больших данных (прогнозирование, классификация и др.); Работать с PySpark и Hadoop-стеком для обучения моделей и обработки данных в промышленной среде; Вносить вклад в развитие инженерной культуры команды: стандартизация ML-пайплайнов, практик разработки, сопровождения и мониторинга моделей. Требования: Опыт работы в роли Data Scientist 3–5 лет и умение решать прикладные ML-задачи в продакшене (classification, regression, anomaly detection, ranking и др.); Владение Python и современным ML-стеком: от базовых аналитических инструментов (pandas/polars, scikit-learn, визуализация) до библиотек для построения и эксплуатации моделей (например, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MLflow и др.); Хорошее знание SQL и умение эффективно работать с данными в аналитических базах (например, GreenPlum, ClickHouse); Опыт работы с большими данными и промышленной эксплуатацией моделей на PySpark и Hadoop-стеке; Знакомство с инструментами интеграции и потоковой обработки данных — Kafka, S3 и другими компонентами экосистемы больших данных; Опыт разработки production-ready кода: тестирование, code review, работа с Git и CI/CD; Опыт выстраивания end-to-end пайплайнов: от постановки задачи и экспериментов до внедрения и мониторинга в продакшене; Экспертиза в направлении ритейла и маркетплейсов будет плюсом. Условия: Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.