Data Scientist

🟢Удаленно🟢Полная занятость 🟢ЗП обсуждается на собеседовании 🟢В компанию Wildberries 🟦Задачи – Разрабатывать и внедрять ML-решения полного цикла: от формулировки гипотез и построения моделей до их продуктивизации, оркестрации и интеграции в существующие системы; – Обеспечивать стабильную работу моделей: настройка пайплайнов, мониторинг качества и производительности, улучшение текущих решений; – Решать прикладные ML-задачи на больших данных (прогнозирование, классификация и др.); – Работать с PySpark и Hadoop-стеком для обучения моделей и обработки данных в промышленной среде; – Вносить вклад в развитие инженерной культуры команды: стандартизация ML-пайплайнов, практик разработки, сопровождения и мониторинга моделей. 🟦Требования – Опыт работы в роли Data Scientist 3–5 лет и умение решать прикладные ML-задачи в продакшене (classification, regression, anomaly detection, ranking и др.); – Владение Python и современным ML-стеком: от базовых аналитических инструментов (pandas/polars, scikit-learn, визуализация) до библиотек для построения и эксплуатации моделей (например, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MLflow и др.); – Хорошее знание SQL и умение эффективно работать с данными в аналитических базах (например, GreenPlum, ClickHouse); – Опыт работы с большими данными и промышленной эксплуатацией моделей на PySpark и Hadoop-стеке; – Знакомство с инструментами интеграции и потоковой обработки данных — Kafka, S3 и другими компонентами экосистемы больших данных; – Опыт разработки production-ready кода: тестирование, code review, работа с Git и CI/CD; – Опыт выстраивания end-to-end пайплайнов: от постановки задачи и экспериментов до внедрения и мониторинга в продакшене; – Экспертиза в направлении ритейла и маркетплейсов будет плюсом.