ML Engineer / Data Scientist (Data Quality)
Summary
ML engineer/data scientist focused on data quality: builds ML and statistical methods for anomaly detection, distribution drift, and data completeness/correctness controls, validates them on historical data, and ships them into production pipelines on Airflow, PySpark and Hadoop/Hive with monitoring. Core stack: Python, SQL, classic ML, time series.
Юзтех — группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.
ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, Go Invest, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет Девелопмент, Х5 Group, Газпромнефть, Лемана Про, Ситилинк, Ланит, IBS. Также ГК разрабатывает собственные IT-продукты (Usebus, Octopus, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.
Приглашаем ML Engineer / Data Scientist (Data Quality) присоединиться к команде!
Задачи:
- Исследовать данные и разрабатывать ML- и статистические методы контроля их качества.
- Создавать решения для обнаружения аномалий, дрейфа распределений и нетипичных изменений метрик.
- Работать с временными рядами, учитывать сезонность и выявлять отклонения от ожидаемого поведения данных.
- Разрабатывать контроли полноты, актуальности и корректности данных.
- Проверять эффективность решений на исторических данных, анализировать ложные срабатывания и совершенствовать алгоритмы.
- Интегрировать разработанные решения в production-пайплайны на базе Airflow, PySpark и Hadoop/Hive.
- Настраивать мониторинг и алертинг, сопровождать решения в production.
Мы ожидаем:
- Коммерческий опыт в Machine Learning / Data Science от 3 лет.
- Уверенное владение Python (pandas, NumPy, scikit-learn) и SQL.
- Практический опыт работы с Apache Airflow.
- Хорошее понимание классического ML и математической статистики: линейные модели, деревья решений, градиентный бустинг.
- Опыт выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных.
- Опыт работы с временными рядами.
- Знание PySpark, Hadoop/Hive и MLflow.
- Опыт внедрения ML-моделей в production, их мониторинга и версионирования.
- Умение оценивать задачу и выбирать подходящее решение без избыточного усложнения.
Мы предлагаем:
- Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании.
Гибридный формат работы: 4 дня удалённо и 1 день в неделю в офисе в Москве.
- Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог.
- Необходимую технику для комфортной работы.
- Обучение, сертификацию, Usetech English Club — онлайн изучение английского.
- Доступ к корпоративной библиотеке и к корпоративному университету.
- Внутрикорпоративные профильные коммьюнити.
- Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни.
- Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь в восторге от нашего корпоративного магазина!
- Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.