Middle Data Scientist

18 октября 2026 г.

Middle

hh.ru

Важно учесть

Есть требование к гражданству

Описание

Требуется Middle Data Scientist для разработки, валидации и внедрения классических моделей машинного обучения: классификация, регрессия, прогнозирование, оценка рисков и сегментация клиентов. Специалист будет проводить EDA, готовить и очищать данные, экспериментировать с гиперпараметрами, мониторить data drift и документировать результаты, взаимодействуя с Data Engineers и MLOps-инженерами.

Обязанности

Разработка, обучение, валидация, оптимизация и оценка классических моделей машинного обучения для решения бизнес-задач, включая классификацию, регрессию, прогнозирование, оценку рисков, сегментацию клиентов и выявление подозрительной активности
Анализ структурированных данных из хранилищ данных, внутренних информационных систем и других источников
Проведение исследовательского анализа данных для выявления закономерностей, тенденций и аномалий
Подготовка наборов данных: очистка, предварительная обработка, создание и отбор признаков
Проведение экспериментов, настройка гиперпараметров, сравнение алгоритмов и оценка моделей с использованием соответствующих метрик
Взаимодействие с инженерами данных и инженерами по MLOps при внедрении моделей в промышленную эксплуатацию и обеспечении их дальнейшей работы
Мониторинг качества моделей, выявление изменений в распределении данных и снижения эффективности моделей, участие в их повторном обучении
Документирование экспериментов, результатов работы моделей и аналитических выводов

Требования

Наличие высшего образования
Опыт работы от 1 до 3 лет на позиции Data Scientist или ML Engineer
Уверенное владение Python и SQL
Практический опыт работы с классическими алгоритмами машинного обучения, включая классификацию, регрессию и предиктивную аналитику
Знание Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM и CatBoost
Понимание методов выявления аномалий, включая Isolation Forest, Local Outlier Factor и статистические подходы
Уверенное владение библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-learn и инструментами визуализации данных
Опыт создания признаков, предварительной обработки данных и работы с несбалансированными наборами данных
Знание теории вероятностей, математической статистики и проверки статистических гипотез
Понимание метрик оценки моделей: Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, PR-AUC, MAE и RMSE
Знание методов кросс-валидации, оптимизации гиперпараметров, предотвращения переобучения и интерпретации моделей
Опыт работы с реляционными базами данных, такими как PostgreSQL, ClickHouse, MS SQL или аналогичными системами
Умение интерпретировать результаты работы моделей и представлять выводы заинтересованным сторонам со стороны бизнеса
Будет преимуществом: опыт прогнозирования временных рядов и построения предиктивных моделей, продвинутые методы выявления аномалий и мошенничества, оценка рисков и систем раннего предупреждения
Будет преимуществом: опыт работы с инструментами интерпретации моделей SHAP и LIME, а также управления экспериментами MLflow, DVC и Optuna
Будет преимуществом: базовое понимание MLOps, Docker, Airflow и процессов внедрения моделей в эксплуатацию
Будет преимуществом: опыт работы с PySpark или распределённой обработкой данных
Будет преимуществом: опыт работы с финансовыми, государственными, медицинскими данными или данными страховых организаций, а также с конфиденциальными данными в закрытой инфраструктуре on-premise

Устройство не соответствует требованиям сайта

Что может не работать

Middle Data Scientist

Сводка по вакансии

Важно учесть

Описание

Обязанности

Требования

Похожие вакансии

Сводка по вакансии

Похожие вакансии

Ещё по теме

Middle Data Scientist

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюНеоднозначная [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 55

Сводка по вакансии

Важно учесть

Описание

Обязанности

Требования

Похожие вакансии

Сводка по вакансииАнализ и саммари по описаниюНеоднозначная [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } .dark [data-chart=chart-_R_qboahinpfiv6abqaqlb_] { --color-score: var(--warning); } 55

Сводка по вакансии

Похожие вакансии

Ещё по теме