Data Scientist (ML / AI Agents / LangGraph)
Summary
Data Scientist building an intelligent AI agent to automate processes on a large telecom project: developing ML ranking/optimization models, data pipelines, and LangGraph (ReAct) agents integrated via REST API and MCP. Core stack: Python, pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM, LangGraph, LLMs, SQL.
Morizo — аккредитованная ИТ-компания. Мы разработчик цифровых сервисов и услуг со специализацией в финансах, e-commerce и крупных внедрениях.
Уже более 20 лет мы растём и развиваемся вместе с ведущими федеральными и международными брендами — среди наших клиентов Сбер, МТС, Ак Барс Банк, Абсолют Страхование, Synergetic, Huawei Honor Cup, Aeroflot, World Class, ХК ЦСКА и другие.
На нашем счету — более 250 реализованных проектов. По итогам «Рейтинга Рунета» мы в числе лидеров по разработке финтех-сервисов и мобильных решений для спорта и здоровья.
Мы ищем в нашу команду Data Scientist, который будет участвовать в разработке интеллектуального агента для автоматизации процессов в крупном телеком-проекте.
Стек проекта: Python, REST API, MCP (Model Context Protocol), ETL/БД для пакетного обмена.
Задачи в работе:
- Разработка ML-моделей и алгоритмов оптимизации: создание алгоритма приоритизации и ранжирования вариантов замен с формированием трёх наиболее подходящих опций и объяснением критериев выбора.
- Работа с данными: сбор, обработка, нормализация и анализ данных из различных корпоративных источников, подготовка датасетов и витрин для ML-моделей.
- Разработка AI-агентов: создание и настройка агентов на LangGraph с использованием паттерна ReAct, интеграция ML-моделей и LLM в агентный workflow.
- Разработка агентных инструментов: настройка скиллов агента (skill.md), описание правил и логики процесса замен, подключение инструментов через REST API и MCP.
- Оценка качества моделей: определение и анализ метрик, разработка механизмов валидации моделей и мониторинга дрейфа данных.
- Интеграция с информационными системами: работа с данными из NRI/TDS, DMP, Qlik, Site Rent, BEE INDOOR и других источников.
- Анализ и документирование результатов: описание решений, требований и логики работы моделей, участие в подготовке технической документации и валидации разработанного кода.
- Опыт разработки ML-моделей от 3 лет.
- Уверенное владение Python, практический опыт работы с pandas, scikit-learn и XGBoost / LightGBM.
- Опыт разработки AI-агентов на LangGraph с использованием паттерна ReAct.
- Практический опыт решения задач ранжирования и оптимизации.
- Понимание метрик качества ML-моделей, методов оценки результатов и подходов к выявлению дрейфа данных.
- Опыт работы с LLM и понимание принципов построения агентных систем.
- Знание SQL и навыки работы с реляционными базами данных.
- Понимание принципов интеграции сервисов через REST API.
- Оформление в аккредитованную IT-компанию
- Конкурентный уровень заработной платы
- Удаленный по РФ или гибридный формат работы из г. Москва (м. Новослободская)
- Обучение, кураторство и поддержка коллег: как на начальном этапе, так и в дальнейшем
- Забота о сотрудниках: корпоративные мероприятия, штатный психолог, программа развития внутренних стартапов