Data Scientist Middle

November 6, 2026

Hybrid

Middle

Новосибирск, Россия

hh.ru

Description

Команда машинного обучения приглашает специалиста по классическому ML на внутренние проекты: кредитный скоринг, поиск аномального и мошеннического поведения, идентификация пользователей. За 10 лет команда реализовала более 50 проектов и выросла до более чем 300 человек. В работе предстоят обработка сырых данных, построение пайплайнов, подготовка и проведение А/В-тестов, обучение и валидация моделей, разработка отчетности.

Responsibilities

обработка сырых данных
генерация гипотез
построение пайплайна обработки данных
подготовка и проведение А/В-тестов
обучение моделей
валидация работы моделей
разработка отчетности
расчет статистических показателей

Requirements

опыт работы с задачами машинного обучения или опыт статистической обработки данных от 1,5 лет
опыт разработки на Python, опыт проверки кода
опыт работы с библиотеками для анализа данных: pandas, matplotlib, numpy, sklearn
уверенные навыки использования Linux, Jupyter Notebook, Git, SQL
знание основных моделей машинного обучения: градиентный бустинг на основе деревьев решений, логистическая регрессия с регуляризацией, метод ближайших соседей
знание способов проверки гипотез
опыт самостоятельного ведения темы: анализ требований, декомпозиция, реализация, оценка результата, формулировка выводов, презентация и визуализация результатов
дополнительные навыки: базовые навыки в AirFlow, PySpark, DVC

Conditions

понятная траектория роста: оценка эффективности, карьерные консультации, индивидуальная карта развития
обучение и развитие за счёт ресурсов компании: учебный центр, корпоративная библиотека, оплата внешнего обучения
социальный пакет: ДМС после испытательного срока, скидки от партнёров, детская программа
возможность быть преподавателем, наставником, автором корпоративного блога, спикером
официальное трудоустройство с первого дня, полностью белая зарплата
удобный формат работы: гибрид или удаленная работа
насыщенная корпоративная жизнь: радио, подкасты, кибертурнир, собственные мероприятия и участие в крупных событиях отрасли