Data Scientist Senior (Part-time)

Навыки: SQL, Python, NLP, Большие данные, Базы данных, Машинное обучение, Анализ данных, Jupyter Notebook. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным.

О компании и команде

Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере. В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ. Ищем к нам в команду опытного Data Scientist для работы над интересными проектами в областях AdTech, Machine Learning!

Ожидание от кандидата:

• Высшее техническое или математическое образование;
• От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML.
• Сильная база в статистике, классическом ML и анализе данных.
• Опыт работы с Time Series: прогнозирование, скользящее окно, тренды, сезонность, оценка качества моделей.
• Опыт участия в проектах с LLM / NLP / GenAI: промпты, embeddings, RAG или интеграция LLM в продуктовые сценарии.
• Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, Jupyter Notebook.
• Знание SQL и понимание работы с реляционными БД.
• Умение самостоятельно разбираться в задаче, выбирать подход и объяснять решение команде.
• Готовность помогать junior/middle DS-специалистам.

Будет плюсом:

• Английский язык на уровне чтения технической документации
• PyTorch / TensorFlow / Hugging Face.
• CatBoost / LightGBM / XGBoost.
• LangChain / LlamaIndex / vector databases.
• Понимание MLOps, мониторинга качества моделей и CI/CD.
• Английский для чтения документации.

Чем предстоит заниматься:

• Работать с задачами Time Series, классического ML и LLM/NLP.
• Развивать и улучшать существующие ML-модели в проектах.
• Помогать выбирать подходы, метрики и критерии качества.
• Анализировать данные, строить гипотезы и проводить эксперименты.
• Работать с SQL и Python для извлечения, очистки и анализа данных.
• Ревьюить решения менее опытных DS-специалистов и помогать команде расти.

Условия работы

• Полностью удалённая работа.
• Part-time занятость.
• Оформление по договору с самозанятым или ИП с первого дня.
• Проекты на стыке Data Science, Time Series, LLM/NLP и прикладного AI.
• Сильная команда, возможность влиять на технические решения.