Проект в архиве Data Scientist

Основные компетенции: - От 5 лет опыта разработки на Python со специализацией в Data Science; - Опыт управления направлением/инициативами без формального подчинения команды; - Опыт управления командами DS и ML инженерами; - Опыт взаимодействия и координации с соседними инженерными командами (Data Engineering, DevOps); - Опыт превращения бизнес-задач в технические решения ML/AI. Технические компетенции: ВАЖНО! - Опыт с классическим ML - Опыт работы с LLM и Transformer архитектурами; - Опыт fine-tuning и prompt engineering для LLM; - Знание RAG (Retrieval Augmented Generation) систем; - Глубокие знания Machine Learning; - Опыт работы с Deep Learning (PyTorch, TensorFlow/Keras); - Опыт разработки и деплоя ML моделей в production; - Глубокие знания SQL и работы с Data Warehouse (ClickHouse, PostgreSQL); - Опыт работы с временными рядами и прогнозированием (Time Series Forecasting); - Знание основ NLP и Computer Vision (преимущество). Технологический стэк: - Data Science: scikit-learn, pandas, numpy, statsmodels, scipy; - Deep Learning: PyTorch, TensorFlow/Keras, Hugging Face transformers; - ML Operations: MLfow, Kubeflow; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB, S3; - Streaming: Apache Kafka; - Инфраструктура: Docker, Kubernetes, Cloud Native решения; - Visualization: Jupyter, Grafana; - Testing: pytest, unittest; - Языки: Python, SQL, Bash. Личностные качества: - Техническое лидерство; - Умение принимать ответственные решения в условиях неопределенности; - Развитые навыки коммуникации и презентации технических решений; - Способность к стратегическому мышлению и долгосрочному планированию; - Самостоятельность и инициативность в решении проблем; - Дисциплинированность и ответственность за результат; - Ориентация на достижение целей; - Внимание к деталям и ответственность за качество; - Готовность делиться знаниями и помогать коллегам; - Адаптивность к изменениям и открытость к новым технологиям; - Умение работать в быстро меняющемся окружении; - Проактивность в выявлении и решении проблем; - Конструктивный подход к решению задач и конфликтов.

- Понимание принципов Feature Engineering и Feature Store; - Опыт работы с фреймворками ML Ops (MLflow, Weights & Biases, Kubeflow); - Опыт работы с большими данными (Apache Spark, Distributed systems); - Опыт работы с Kafka для потоковой обработки данных; - Опыт написания тестов и документирования ML-кода; - Опыт определения и внедрения governance-политик для ML-моделей; - Опыт работы на позициях Senior/Lead в стартапах или быстрорастущих компаниях; - Опыт работы с инструментами мониторинга и наблюдаемости (Prometheus, Grafana); - Знание Cloud Native решений (Kubernetes, Docker).

Определение и планирование направления: - Определение стратегических направлений развития DS/ML в компании; - Формирование roadmap ML инициатив и приоритизация задач; - Проведение research и proof of concept для новых технологий и подходов; - Взаимодействие с product и business для понимания требований; - Планирование ресурсов и координация с Data Engineering и DevOps командами. Разработка и архитектура: - Разработка ML моделей и алгоритмов решения бизнес-задач; - Проектирование архитектуры ML систем и data pipeline; - Дизайн feature engineering решений и структур данных; - Разработка цепочек обработки данных с использованием сервисов Data Engineering; - Интеграция ML-сервисов с backend сервисами через API; - Оптимизация производительности моделей и их inference latency; - Мониторинг качества моделей в production (Model Monitoring); - Внедрение best practices по обработке данных. Взаимодействие со смежными командами: - Координация с Data Engineering по подготовке и инжинирингу данных; - Работа с DevOps по deploy и инфраструктуре для ML моделей; - Техническое консультирование backend-команды по интеграции ML-сервисов; - Участие в архитектурных обсуждениях с техническими лидерами других направлений; - Code review и feedback для смежных команд по ML-related задачам.

2 1 - техническое собеседование с ИТ-директором 2 - интервью с ген.директором.

Российская FinTech-компания, специализирующаяся на разработке ПО для инвестиционной аналитики.