Senior Data Scientist, Python, машинное обучение

Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных.

Задачи

• Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач.
• Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса.
• Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений.
• Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг.
• Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства.

Требования

• 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn).
• Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов.
• Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры.
• Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray).
• Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store.
• Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI).
• Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются.

Желательно:

• Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras.
• Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных).
• Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect.
• Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости.

Условия

• Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств.
• Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами.
• До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify.
• Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях.
• Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге.
• Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок.
• Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.