Начинающий ML-специалист (Data Science, стажер)

Обязанности:

• Сбор, очистка и предобработка данных для задач анализа и машинного обучения
• Разведочный анализ данных (EDA): визуализация, поиск закономерностей, проверка гипотез
• Подготовка признаков (Feature Engineering) и формирование датасетов для обучения моделей
• Участие в разработке и обучении ML-моделей под руководством наставника
• Оценка качества моделей, анализ метрик и подготовка выводов по результатам экспериментов
• Оформление результатов работы: аналитические записки, комментарии к коду

Важно: вы будете работать с реальными боевыми задачами клиентов из ритейла, e-commerce, медицины и других отраслей — не с учебными датасетами.

Требования:

• Знание Python на уровне уверенного пользователя: функции, структуры данных, работа с файлами
• Опыт работы с pandas и Jupyter Notebook — уверенный навык манипуляции с табличными данными
• Базовое понимание анализа данных и машинного обучения (пройденные курсы: Яндекс.Практикум, Coursera, Stepik, «Карпов.Курсы» или аналогичные)
• Умение читать техническую документацию и разбираться в новых библиотеках самостоятельно
• Готовность учиться, задавать вопросы и работать в связке с наставником

Будет плюсом:

• Продвинутое знание Python: ООП
• Опыт работы в PyCharm или VS Code
• Умение эффективно использовать ChatGPT / аналоги как инструмент для ускорения работы (генерация кода, поиск решений, отладка)
• Базовые знания SQL

Условия:

• Персональный наставник — за вами закрепляется опытный ML-инженер, который помогает разбираться в задачах, проводит код-ревью, челленджит ваши решения и направляет профессиональный рост
• Боевые проекты с первого дня — работа с реальными данными и задачами клиентов, а не на учебных примерах
• Удалённый формат работы
• Гибкий график: от 20 часов в неделю
• Возможность перехода на полную ставку по результатам работы
• Стек: Python, pandas, Jupyte