Senior Data Scientist (f/m/d)

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

Senior Data Scientist в компанию Awin. Отвечает за разработку и внедрение ML-решений, прогнозирования, рекомендательных систем и аналитики для поддержки бизнес-решений и продуктов.

Задачи

• Руководить разработкой и внедрением решений в области машинного обучения, прогнозирования, рекомендаций и аналитики с измеримым бизнес-эффектом.
• Работать со стейкхолдерами из Product, Commercial, Engineering и Data для выявления возможностей и перевода бизнес-задач в data-driven решения.
• Проектировать и внедрять надёжные фреймворки оценки, эксперименты и метрики успеха для измерения производительности и бизнес-результатов.
• Применять статистическое моделирование, машинное обучение и продвинутые аналитические методы для решения сложных бизнес-задач и генерации инсайтов.
• Строить масштабируемые пайплайны feature engineering, разработки и деплоя моделей совместно с Data Engineering и Software Engineering.
• Обеспечивать быструю разработку MVP, быстро валидируя идеи и обеспечивая путь к устойчивым production-решениям.
• Определять и продвигать лучшие практики разработки, оценки, мониторинга и управления моделями.
• Менторить и поддерживать других data scientist'ов, способствуя развитию технических компетенций и обмену знаниями.
• Ясно доносить выводы, рекомендации и технические концепции как технической, так и нетехнической аудитории.
• Участвовать в развитии roadmap Data Science, выявляя новые возможности применения продвинутой аналитики и машинного обучения.

Требования

• 5+ лет опыта работы в роли Data Scientist, Machine Learning Engineer, Applied Scientist или аналогичной.
• Подтверждённый опыт внедрения ML и аналитических решений от исследования до деплоя и бизнес-эффекта.
• Продвинутое владение Python и библиотеками для data science: NumPy, PySpark, Scikit-learn, TensorFlow и/или PyTorch.
• Сильный опыт работы с Databricks, включая Jobs, Asset Bundles, Delta Lake и MLflow.
• Опыт работы с бизнес-стейкхолдерами для определения задач, скоупинга решений и коммуникации результатов.
• Опыт менторства data scientist'ов или технического лидерства в кросс-функциональной команде.
• Степень бакалавра или выше в области статистики, математики, computer science, data science, инженерии или смежной количественной дисциплины.
• Сильные статистические, аналитические навыки и навыки решения задач, умение превращать сложные данные в практические бизнес-инсайты.
• Экспертиза в машинном обучении и предиктивном моделировании с опытом production-внедрения.
• Умение оценивать и улучшать модели с помощью экспериментов, метрик производительности и бизнес-результатов.
• Сильные навыки управления стейкхолдерами и коммуникации, способность переводить технические концепции для нетехнической аудитории.
• Способность работать самостоятельно, ориентироваться в неопределённости и приоритизировать работу для максимизации бизнес-эффекта.
• Опыт менторства и поддержки развития других data scientist'ов.
• Коллаборативный подход и умение эффективно работать с командами Product, Engineering, Commercial и Data.

Условия

• Flexi-Week: четырёхдневная рабочая неделя (один более лёгкий или полностью свободный день в неделю) с полной оплатой и без сокращения отпуска.
• Flexi-office: международная культура и гибкость через гибридную/удалённую схему работы, основанную на взаимном доверии.
• Work Expense Contribution & Remote Working Furniture: ежемесячная компенсация части расходов и комплект мебели для комфортного рабочего места дома.
• Health and Wellbeing: поддержка и доступ к различным инициативам и спортивным предложениям для ментального и физического благополучия.
• Development: обширная программа обучения Awin Academy для профессионального и личного роста.
• Appreciation: программа peer-to-peer признания с возможностью отправлять коллегам ваучеры.
• Найм ведётся в нескольких странах; дополнительные льготы, включая health and wellbeing, обсуждаются на первичном интервью.

Навыки

• Python
• NumPy
• PySpark
• Scikit-learn
• TensorFlow
• PyTorch
• Databricks
• Delta Lake
• MLflow
• Machine Learning
• Statistics
• Forecasting
• Recommendation Systems
• Predictive Modelling
• Feature Engineering
• Experimentation