Senior Data Scientist — Data Cloud Acceleration

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

Senior Data Scientist в команду Data Cloud Acceleration: самостоятельно ведёт модели, анализы и ML-компоненты, которые улучшают бизнес-решения и клиентские результаты. Роль hands-on individual contributor с фокусом на практический эффект, а не техническую новизну.

Задачи

• Самостоятельно вести и сдавать модели, аналитические компоненты, scoring-воркфлоу и датасеты под заданную бизнес-задачу
• Переводить бизнес-вопросы в аналитические подходы: уточнять требования, понимать использование результата и предлагать подходящий подход
• Быстро строить и тестировать модели статистическими методами, ML, deep learning или готовыми сервисами
• Готовить надёжные данные: профилировать, чистить, джойнить и валидировать шумные датасеты, проверять полноту, свежесть, распределения, null, дубликаты и match rate
• Создавать воспроизводимые scoring-воркфлоу: выносить работу из ноутбуков в переиспользуемые Python-компоненты, batch-scoring, API или лёгкие сервисы
• Ответственно оценивать результаты: задавать baseline, подбирать метрики, проводить статистические проверки, объяснять ограничения
• Поддерживать intelligence-продукты и приложения совместно с application- и data-командами
• Добавлять операционную дисциплину: валидацию, мониторинг, обработку сбоев, ожидания по обновлению и документацию
• Использовать AI-инструменты (Claude, Codex и аналоги) для ускорения кодинга, тестирования, ресёрча и документации с независимой проверкой результатов
• Рано и понятно коммуницировать прогресс, допущения, риски, зависимости и проблемы

Требования

• Опыт применения статистического анализа и машинного обучения к реальным бизнес-задачам
• Сильные навыки Python и знание библиотек: pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PyTorch или TensorFlow
• Сильный SQL и опыт анализа больших датасетов
• Опыт работы с облачными data-платформами: Snowflake, Databricks, Athena, Hive, BigQuery или аналоги
• Опыт разработки решений для классификации, регрессии, кластеризации, прогнозирования, рекомендаций, оптимизации или поиска аномалий
• Знакомство с оценкой моделей, дизайном экспериментов, feature engineering и статистической валидацией
• Опыт создания воспроизводимых batch-scoring воркфлоу или вывода результатов моделей через API/сервисы
• Знакомство с инструментами оркестрации и автоматизации: Airflow, AWS Glue, Prefect или аналоги
• Опыт использования version control, тестирования и воспроизводимых практик разработки
• Умение объяснять аналитические результаты и trade-off техническим и нетехническим стейкхолдерам
• Активное использование GenAI-инструментов для повышения скорости и качества работы

Условия

• Excellent medical, dental, and vision coverage
• Работа в команде бизнес-ориентированных технологов с фокусом на impact
• Гибкость в методах: от простых подходов до сложных, если это даёт лучший результат быстрее

Навыки

• Python
• pandas
• scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• PyTorch
• TensorFlow
• SQL
• Snowflake
• Databricks
• Athena
• Hive
• BigQuery
• Airflow
• AWS Glue
• Prefect
• Claude
• Codex