Data Scientist

Астана, улица Сыганак, 3/1

Описание вакансии

О нас:

Компания Hardcode является поставщиком услуг по разработке программного обеспечения и автоматизации процессов. Компания имеет несколько собственных продуктов, которые являются лидерами на локальном рынке.

Наши проекты представлены в следующих сферах: горнодобывающая промышленность, нефтепереработка, B2G (GovTech).

Команда разработчиков HardCode имеет более 10 лет опыта в сфере разработки, внедрения, поддержки и сопровождения программного обеспечения.

В Hardcode мы ценим командную работу, непрерывное развитие и стремление к совершенству, что делает нас надежным партнером и работодателем.

Data Scientist — специалист, который работает с большими объемами данных, применяет методы машинного обучения и аналитики для решения сложных задач и построения моделей прогнозирования.

Обязанности

Разработка и деплой production ML-моделей
Оптимизация запросов и работа с большими объемами данных
Построение end-to-end ML pipeline
Участие в сложных проектах по анализу данных с применением advanced ML методов
Работа с временными рядами и прогнозированием
Обработка несбалансированных данных и выбросов

Требования

Минимум 3 года опыта в Data Science, Machine Learning, Analytics или смежных областях
Продвинутые знания Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib, seaborn, scikit-learn) и оптимизация кода
Опыт работы с SQL (сложные JOIN, window functions, CTE, индексация, оптимизация запросов, PostgreSQL/MySQL)
Знания в области машинного обучения: supervised/unsupervised learning, feature engineering, model evaluation, hyperparameter tuning, ensemble methods
Статистические методы: гипотез testing, A/B testing, регрессионный и корреляционный анализ
Опыт работы с Git/GitHub, Docker, облачными платформами (AWS, GCP, Azure) или эквивалентами
Знания Deep Learning (TensorFlow, PyTorch, Keras), NLP (NLTK, spaCy, transformers, Hugging Face, LLM fine-tuning), Computer Vision (OpenCV, CNN architectures, object detection, semantic segmentation)

ЛИЧНЫЕ И ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ КАЧЕСТВА:

Аналитическое мышление и внимание к деталям
Способность работать в команде и коммуницировать с non-technical stakeholders
Проактивность и инициативность
Готовность к обучению и адаптации к новым технологиям

ОБРАЗОВАНИЕ

Высшее техническое образование (математика, информатика, прикладная математика, статистика, computer science, машинное обучение)
Сертификаты от ведущих платформ по машинному обучению и AI (Coursera, DataCamp, Kaggle и др.)

Условия