Data Scientist (Middle+) / Старший консультант ML / ML Engineer

Департамент консалтинга приглашает талантливого Middle+ Data Scientist для участия в исследовательских проектах и разработки промышленных AI-решений, повышающих эффективность индустриальных и энергетических компаний.

Обязанности:

Участие в полном цикле разработки и внедрения AI/ML-решений:

1. Анализ бизнес-потребностей и постановка задач

• Тесное взаимодействие с бизнес-заказчиками и технологическими экспертами (инженерами, технологами) для выявления, формализации и приоритизации проблем, потенциально решаемых методами ИИ.
• Перевод неструктурированных бизнес-требований в конкретные, измеримые задачи машинного обучения.
• Анализ осуществимости и оценка потенциального экономического эффекта от внедрения DS-решений.
• Формирование технических заданий и дорожных карт для Data Science проектов.

2. Работа с данными и Feature Engineering

• Сбор, интеграция и консолидация данных из разнородных источников.
• Проведение анализа данных для выявления закономерностей, аномалий и инсайтов.
• Активная работа с инженерными временными рядами: обработка пропусков, сглаживание, агрегация, построение специфических признаков (фичей).
• Разработка и создание высокоуровневых признаков (feature engineering), отражающих физику и технологию производственных процессов.

3. Разработка, обучение и валидация ML-моделей

• Разработка, обучение и тонкая настройка (fine-tuning) моделей машинного обучения для решения поставленных в проекте задач.
• Применение широкого спектра алгоритмов: от классических (линейные модели, деревья, ансамбли) до нейросетей (LSTM для временных рядов, CNN для изображений).
• Тщательная валидация моделей с использованием кросс-валидации во временном разрезе (TimeSeriesSplit), оценка бизнес-метрик.

4. Внедрение и мониторинг решений (MLOps)

• Участие в процессе развертывания моделей в промышленную эксплуатацию, взаимодействие с ML-инженерами и DevOps.
• Создание прототипов и MVP для демонстрации ценности решения Заказчику.
• Организация мониторинга качества данных (Data Drift) и прогнозов (Concept Drift) работающих моделей, их периодическое переобучение и калибровка.

5. Коммуникация и документирование

• Подготовка прозрачных и интуитивно понятных отчетов и презентаций о результатах работы для технических и нетехнических специалистов.
• Создание и ведение технической документации по проектам.
• Участие в регулярных встречах с командой и заказчиками, демонстрация прогресса.

Требования:

• Высшее образование (математическое/ в сфере информационных технологий)
• Релевантный опыт работы в сфере обработки естественного языка и/или компьютерного зрения или машинного обучения от 3х лет
• Хорошие аналитические навыки, понимание базовых алгоритмов и структур данных
• Понимание этапов разработки модели от подготовки данных до тестирования в продакшн системе

• Продвинутый Python (pandas, NumPy, логирование, Try-Except, LightGBM, CatBoost, TensorFlow, Keras, PyTorch, SHAP, LIME)

• Опыт с прогнозными моделями: временные ряды, факторный анализ, классификация, регрессия

• Навыки работы с LLM, эмбеддингами, многошаговой обработкой изображений (детекция, OCR)

• Знание DevOps-инструментов: Docker, Git, FastAPI, автоматизация обновления моделей

• Опыт работы с инструментами визуализации: Visual Studio Code, Plotly, Matplotlib

• Развитые коммуникативные навыки, умение работать с заказчиками и создавать обучающие материалы

• Знание английского на уровне B2 и выше.

Мы готовы предложить:​​​​​​​

• Работу в аккредитованной ИТ компании
• Дружный коллектив с сильной экспертизой
• Гибридный формат работы (офис + удаленно)
• Премию по итогам года при выполнении показателей эффективности и соблюдении условий премирования
• Полное соблюдение ТК РФ (оформление, оплата больничных, отпусков и пр.)
• Рабочий день: с 9:00 до 18:00
• Добровольное медицинское страхование после прохождения испытательного срока