Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
ИТ-ИМПЛАНТ - аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса.
Миссия компании:
Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутстаффингу эффективных IT-специалистов.
Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда.
Мы ищем сильных Data Scientists с разным опытом и бэкграундом.
Если вы сильны в своей области, умеете доводить решения до результата и готовы работать с разными бизнес-контекстами — откликайтесь, даже если совпадаете не со всеми пунктами из «Будет плюсом».
Формулировать и декомпозировать бизнес-задачи в ML/аналитические решения.
Проводить исследовательский анализ данных, проверять гипотезы и выбирать подходящие методы.
Разрабатывать и валидировать модели: классический ML, статистика, временные ряды, рекомендательные системы, NLP/LLM — в зависимости от проекта.
Оценивать качество моделей и эффект от внедрения.
Работать в связке с продуктом, аналитиками и инженерами.
При необходимости участвовать в выводе моделей в продакшен и мониторинге.
Презентовать результаты и защищать решения перед стейкхолдерами.
Опыт в Data Science от [4] лет — в зависимости от грейда.
Уверенный Python и знание базового ML-стека: pandas, numpy, scikit-learn, статистика.
SQL на уровне уверенного пользователя.
Понимание жизненного цикла ML-решения: от постановки задачи до оценки результата.
Умение объяснять сложные вещи простым языком.
Опыт самостоятельной работы над задачами и доведения их до результата.
Это не обязательные требования, а направления, в которых вы можете быть особенно полезны на разных проектах.
Технический стек и продакшен
Опыт вывода моделей в продакшен: Docker, CI/CD для ML, Airflow / Kedro / MLflow и другие инструменты оркестрации и мониторинга.
Знакомство с облачными платформами: AWS / GCP / Azure / Yandex Cloud.
Опыт с deep learning: PyTorch / TensorFlow.
Опыт с NLP/LLM: трансформеры, RAG, fine-tuning, GenAI-приложения.
Опыт с временными рядами: prophet, sktime, статистические модели прогнозирования.
Опыт с рекомендательными системами и ранжированием.
Опыт проведения A/B-тестов и причинно-следственного анализа.
Домен и бизнес-контекст
Опыт в одном или нескольких доменах: финтех, ритейл, e-commerce, логистика, промышленность, телеком, HR-tech, маркетинг.
Понимание продуктовых метрик и умение связывать модель с бизнес-эффектом.
Портфолио проектов, где модель принесла измеримый результат: рост метрики, экономия, ускорение процесса.
Исследовательский потенциал
Публикации на профильных конференциях или в журналах.
Сильные результаты на Kaggle или других соревнованиях.
Вклад в open-source.
Опыт самостоятельной генерации новых подходов, а не только применения готовых решений.
Софт-скиллы
Опыт коммуникации с заказчиком и защиты решений.
Умение работать в условиях неопределённости и быстро менять фокус между проектами.
Самостоятельность и ownership.
Удалённый формат работы
Есть проекты и на других конфигурациях, откликайтесь!
Умножим шансы на каждом этапе поиска и поможем получить выгодный оффер
Узнать большеБудьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
ЖмитеГайд по безопасности
