Data Scientist (ML / AI Agents / LangGraph)

Morizo — аккредитованная ИТ-компания. Мы разработчик цифровых сервисов и услуг со специализацией в финансах, e-commerce и крупных внедрениях.
Уже более 20 лет мы растём и развиваемся вместе с ведущими федеральными и международными брендами — среди наших клиентов Сбер, МТС, Ак Барс Банк, Абсолют Страхование, Synergetic, Huawei Honor Cup, Aeroflot, World Class, ХК ЦСКА и другие.
На нашем счету — более 250 реализованных проектов. По итогам «Рейтинга Рунета» мы в числе лидеров по разработке финтех-сервисов и мобильных решений для спорта и здоровья.

Мы ищем в нашу команду Data Scientist, который будет участвовать в разработке интеллектуального агента для автоматизации процессов в крупном телеком-проекте.

Стек проекта: Python, REST API, MCP (Model Context Protocol), ETL/БД для пакетного обмена.

Задачи в работе:

• Разработка ML-моделей и алгоритмов оптимизации: создание алгоритма приоритизации и ранжирования вариантов замен с формированием трёх наиболее подходящих опций и объяснением критериев выбора.
• Работа с данными: сбор, обработка, нормализация и анализ данных из различных корпоративных источников, подготовка датасетов и витрин для ML-моделей.
• Разработка AI-агентов: создание и настройка агентов на LangGraph с использованием паттерна ReAct, интеграция ML-моделей и LLM в агентный workflow.
• Разработка агентных инструментов: настройка скиллов агента (skill.md), описание правил и логики процесса замен, подключение инструментов через REST API и MCP.
• Оценка качества моделей: определение и анализ метрик, разработка механизмов валидации моделей и мониторинга дрейфа данных.
• Интеграция с информационными системами: работа с данными из NRI/TDS, DMP, Qlik, Site Rent, BEE INDOOR и других источников.
• Анализ и документирование результатов: описание решений, требований и логики работы моделей, участие в подготовке технической документации и валидации разработанного кода.

• Опыт разработки ML-моделей от 3 лет.
• Уверенное владение Python, практический опыт работы с pandas, scikit-learn и XGBoost / LightGBM.
• Опыт разработки AI-агентов на LangGraph с использованием паттерна ReAct.
• Практический опыт решения задач ранжирования и оптимизации.
• Понимание метрик качества ML-моделей, методов оценки результатов и подходов к выявлению дрейфа данных.
• Опыт работы с LLM и понимание принципов построения агентных систем.
• Знание SQL и навыки работы с реляционными базами данных.
• Понимание принципов интеграции сервисов через REST API.

• Оформление в аккредитованную IT-компанию
• Конкурентный уровень заработной платы
• Удаленный по РФ или гибридный формат работы из г. Москва (м. Новослободская)
• Обучение, кураторство и поддержка коллег: как на начальном этапе, так и в дальнейшем
• Забота о сотрудниках: корпоративные мероприятия, штатный психолог, программа развития внутренних стартапов