Data Scientist
Summary
Data Scientist at MARATHON TECH in Tashkent: cleans and analyzes large volumes of user data, builds and tunes ML models (classification, forecasting, anomaly detection, time series), and works with backend developers and AI engineers to integrate models into the company's digital products. Core stack: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL.
О вакансии
Мы ищем аналитически мыслящего и инициативного Data Scientist, который будет заниматься анализом больших объёмов данных, разработкой математических моделей и внедрением решений на основе машинного обучения.
Специалист будет работать с пользовательскими данными, выявлять закономерности, разрабатывать алгоритмы прогнозирования и участвовать в создании интеллектуальных функций цифровых продуктов компании.
Эта позиция подходит кандидату, который обладает сильными аналитическими навыками, интересуется искусственным интеллектом и стремится применять современные технологии для решения практических задач.
Обязанности
- Сбор, очистка, обработка и анализ больших объёмов данных.
- Проведение исследовательского анализа данных (EDA).
- Выявление закономерностей, трендов и аномалий.
- Разработка методов обработки и интерпретации пользовательских данных.
- Подготовка аналитических отчётов и визуализаций.
- Оценка качества и достоверности данных.
- Разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения.
- Создание алгоритмов классификации, прогнозирования и выявления аномалий.
- Работа с временными рядами и статистическими моделями.
- Оптимизация существующих алгоритмов и повышение точности моделей.
- Проведение экспериментов и оценка эффективности моделей.
- Совместная работа с Backend-разработчиками и AI Engineer для интеграции моделей в продукты компании.
- Мониторинг качества моделей и их дальнейшее совершенствование.
Требования к кандидату
- Опыт работы в Data Science, аналитике данных или Machine Learning от 1 года.
- Уверенное владение Python.
- Знание библиотек Pandas, NumPy, Scikit-learn.
- Опыт работы с SQL и базами данных.
- Хорошее понимание статистики, теории вероятностей и математического анализа.
- Понимание основных алгоритмов машинного обучения.
- Опыт подготовки, очистки и обработки данных.
- Навыки визуализации данных с использованием Matplotlib, Seaborn или аналогичных инструментов.
- Умение оценивать качество моделей и интерпретировать результаты.
- Аналитическое мышление, внимательность к деталям и самостоятельность.
- Умение работать в команде и объяснять сложные результаты простым языком.
- Знание английского языка на уровне чтения технической документации.
- Опыт работы с PyTorch или TensorFlow будет преимуществом.
- Опыт анализа временных рядов и сигналов будет преимуществом.
- Опыт внедрения ML-моделей в реальные продукты будет преимуществом.