Senior Data Scientist

Наш постоянный клиент — крупный холдинг с кросс-функциональной командой, разрабатывающей внешние end-to-end решения для сферы iGaming на основе машинного обучения.
Команда занимается рекомендательными системами, проектами компьютерного зрения, антифродом и риск-менеджментом, системами детекции ботов, а также задачами сопоставления сущностей (entity resolution / entity mapping).

Проектов несколько: часть находится на этапе опытной эксплуатации, часть — в активной разработке, часть — в исследовательской фазе.

Команда работает по Scrum и находится в процессе формирования. Текущий состав: тимлид, 3 ML-инженера, 1 QA. Приветствуется универсализм и широкий технический кругозор.

Прямое подчинение — лиду команды.
Основные взаимодействия: продуктовые менеджеры, разработчики и менеджеры команд-заказчиков, команда дата-платформы, администраторы ML-кластера.

Распределение задач (ориентировочно):

• 25% — уточнение целей, перевод бизнес-задач в формальные ML-проблемы, исследование и оценка источников данных

• 50% — подготовка обучающих датасетов, подбор и обучение моделей, публикация моделей

• 25% — продуктовая аналитика и эксперименты

Жёсткого разделения ролей нет, универсальность приветствуется.

Задачи:

• Взаимодействовать с бизнес-стейкхолдерами: уточнять цели, переводить бизнес-задачи в формальные ML-проблемы, оценивать эффект от внедрения моделей

• Исследовать и оценивать источники данных: находить внутренние и внешние датасеты, анализировать качество и полноту данных, выявлять пробелы и формировать требования к сбору недостающих данных

• Разрабатывать инструменты подготовки обучающих датасетов: автоматизировать сбор, очистку, разметку и обогащение данных, обеспечивать воспроизводимость и масштабируемость процессов

• Проектировать, обучать, оценивать и публиковать модели: выбирать релевантные подходы, строить и оптимизировать ML-решения, проводить эксперименты, контролировать качество и интегрировать модели в продакшн

• Проводить продуктовую аналитику и эксперименты: формировать и проверять гипотезы, проводить A/B-тесты, анализировать результаты моделей и экспериментов в разрезе продуктовых метрик, готовить бизнес-рекомендации

Технологии:

Python, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch, OpenCV, Triton
MongoDB, PostgreSQL, ClickHouse, S3 (Ceph), Kafka
Poetry, GitLab, Kubernetes, Argo Workflows, Kubeflow

Требования:

• Глубокое владение Python: написание промышленного кода, понимание работы интерпретатора, управления памятью, асинхронности и параллелизма

• Отличные навыки SQL: сложные запросы, оконные функции, оптимизация и профилирование

• Опыт работы с NoSQL-базами (например, MongoDB) и объектными хранилищами (S3, Ceph)

• Практический опыт применения классических ML-алгоритмов (регрессия, деревья, бустинг, кластеризация и др.)

• Глубокое понимание процессов обучения и инференса нейронных сетей

• Уверенное применение статистических методов для анализа данных и проверки гипотез

• Опыт полного ML-цикла: от подготовки датасетов до продакшн-деплоя

• Практический опыт работы с numpy, pandas, scipy, scikit-learn, pytorch, opencv, triton

Подходящий доменный опыт:

• Антифрод

• Uplift-модели

• Churn prediction

• Детекция аномалий

Будет плюсом:

• Опыт дата-аналитики и построения отчётности

• Опыт работы с Kubeflow

• Опыт обучения, интеграции или применения LLM

• Опыт создания и оптимизации RAG-систем

Процесс отбора:

• Обзорное интервью с рекрутером (длительность порядка 30 минут)

• Собеседование с лидом и представителем команд (длительность — 1 час)

• Live-coding, задача на ~20 минут

Условия:

• Работа над масштабной продуктовой ML-платформой с реальными пользователями

• Задачи, результаты которых видны миллионам пользователей

• Возможность влиять на развитие продукта и архитектурные решения

• Сильная продуктовая культура, зрелые процессы, умная и дружелюбная команда

• современный просторный офис в Лимассоле

• гибкое начало рабочего дня

• 8-часовой рабочий день + 30 минут на обед

• юридическая поддержка и оформление по ТК Кипра

• компенсация изучения английского (SkyEng)

• завтраки и обеды в офисе

• 21 рабочий день отпуска

• 4 дополнительных day off ежегодно

• спортивные, обучающие и развлекательные активности для сотрудников и их детей

• корпоративные мероприятия на Кипре несколько раз в год

*условия для сотрудников из других регионов мы сможем обсудить в ходе личного общения, у компании есть офисы в других странах.