Data Scientist

Международная компания с собственной digital-платформой игровой тематики ищет талантливого и опытного Data Scientist (Middle+/Senior), который хотел бы развиваться в сфере iGaming!

Чем предстоит заниматься:

• Анализировать и понимать данные, включая проверку логики и очистку от выбросов по мере необходимости;
• Разрабатывать real-time ML based-сервисы;
• Заниматься feature engineering с использованием различных техник подготовки, трансформации, нормализации или генерации признаков;
• Проводить обучение моделей и оценку их производительности;
• Отвечать за мониторинг и обслуживание моделей — после готовности модели наша задача заключается в мониторинге её метрик для понимания, когда следует вмешаться и переобучить модель;
• Писать документацию к моделям;

• Уверенное владение Python и SQL (классический аналитический стек + ML);
• Коммерческий опыт в Data Science от 3 лет;
• Опыт с лучшими практиками разработки программного обеспечения, включая контроль версий, тестирование и непрерывную интеграцию;
• Опыт работы с ML: Scikit-learn, CatBoost/XGBoost, PyTorch или TensorFlow;
• Понимание жизненного цикла ML-моделей;
• Умение оборачивать решения в микросервис (FastAPI, Docker);
• Умение работать с оркестрацией ML-пайплайнов (например, Airflow);
• Проактивный подход к поставленным задачам и нахождению решений;
• Хорошее владение математическим аппаратом;

  Будет плюсом:

• Опыт разработки микросервисов на Python;
• Опыт внедрения решений машинного обучения на всех этапах: от обучения до развертывания в производственной среде;
• Продуктовый опыт решения NLP задач или ML/DL решения задач прогнозирования LTV;

• Возможность полностью работать удаленно из любой точки мира или в офисе (Москва, Кипр) для желающих поработать в формате коворкинга или с закрепленным рабочим местом;
• Оформление в штат компании и не только;
• Возможность получать зп в любой валюте;
• Плавающее начало дня, 8 часов рабочий день;
• Возможность профессионального роста и обучения.
• Работу в динамичной и дружелюбной команде (7 человек).
• Современные инструменты и технологии для работы.
• Гибкие методологии разработки — работа по методологиям Agile, в том числе спринты и регулярные встречи для планирования и ретроспективы.