Junior Data Scientist ML/LLM

Компания: QazCloud Формат работы: офис, Астана. Занятость: полная, график 5/2, рабочие часы 8, с 09:00 до 18:30. Опыт работы: 1–3 года.

Обязанности:

• Сбор, очистка, разметка и предобработка данных (табличные, текстовые источники).
• Разведочный анализ данных (EDA), формирование и проверка гипотез, feature engineering.
• Обучение, валидация и оценка качества классических ML-моделей (регрессия, классификация, кластеризация).
• Разработка и интеграция LLM/GenAI-решений: RAG-пайплайны, работа с эмбеддингами и векторными БД, промпт-инжиниринг.
• Прототипирование AI-сервисов и их упаковка в API-эндпоинты.
• Написание чистого воспроизводимого кода, ведение экспериментов и документации.

Требования:

• Уверенное владение Python и профильными библиотеками: pandas, NumPy, scikit-learn.
• Знание основ машинного обучения: типы задач, метрики качества, переобучение/недообучение, кросс-валидация.
• Понимание математической базы: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика.
• Знание SQL и умение работать с реляционными базами данных.
• Базовое понимание работы LLM: токенизация, эмбеддинги, принцип RAG, основы промпт-инжиниринга.
• Опыт работы с API LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic и аналоги) или фреймворками (LangChain, LlamaIndex) — хотя бы на уровне пет-проектов.
• Навыки работы с Git и понимание принципов совместной разработки.
• Аналитическое мышление, внимательность к деталям, умение доводить задачу до результата.
• Знание языков: казахский, русский — свободный; английский — на уровне чтения технической документации, статей и работы с англоязычными библиотеками (Intermediate / B1–B2 и выше).

Желательно:

• Знакомство с DL-фреймворками (PyTorch, TensorFlow) и нейросетевыми архитектурами (трансформеры).
• Опыт визуализации данных и построения дашбордов (matplotlib/plotly, BI-инструменты).
• Профильные сертификаты: специализации по ML/DL (Coursera, DeepLearning.AI), облачные сертификаты (AWS ML, Google Cloud ML) и аналогичные.
• Публичное портфолио: GitHub, Kaggle, пет-проекты, участие в соревнованиях/хакатонах.
• От 0 до 1–2 лет коммерческого опыта в Data Science / ML.
• Уверенное владение ПК.
• Рассматриваются недавние выпускники профильных направлений (Computer Science, Data Science, прикладная математика, статистика) с сильными учебными или пет-проектами.
• Приветствуется опыт стажировок, участие в ML-соревнованиях (Kaggle) или собственные реализованные проекты с использованием ML/LLM.

Условия:

• Мед.страхование.
• Развозка.