Data Scientist (Middle) / Специалист по машинному обучению и оптимизации
Вакансия № 39388082 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "ООО "Сибинтек-Софт"" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании ООО "Сибинтек-Софт".
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "ООО "Сибинтек-Софт"" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "ООО "Сибинтек-Софт"" - http://www.sibintek.ru
Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): | ![]() |
Организация работает в следующих сферах деятельности: Информационные технологии, системная интеграция, интернет; .
Репутация компании "ООО "Сибинтек-Софт"" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 3–6 лет.
График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 39388082 добавлена в базу данных: Воскресенье, 21 сентября 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Четверг, 25 сентября 2025 года.
Рейтинг вакансии: 6,35 из 100 баллов |
Вакансия № 39388082 прочитана - 4 раз(а)
Отправлено откликов - 0 раз(а)
Вакансии Центра Занятости Населения Москвы в социальных сетях и мессенджерах:
Адрес вакантного места работы: Москва, Беговая улица, 3с1.
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
В обязанности работника на вакантом месте входит следующее:
- разработка, обучение, валидация и внедрение в production моделей классического машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация) и оптимизации для решения бизнес-задач;
- глубокий анализ данных: исследовательский анализ (EDA), предобработка, feature engineering, выявление закономерностей и инсайтов;
- проведение факторного анализа для выявления ключевых влияющих переменных;
- построение и развитие ML-пайплайнов;
- решение задач оптимизации (как плюс): построение и применение математических моделей для оптимизации бизнес-процессов (ресурсы, логистика, ценообразование и т.д.);
- тесное взаимодействие с продуктовыми командами и инженерами для интеграции моделей и алгоритмов;
- документирование процессов, результатов исследований и внедренных решений.
Требования к работнику следующие:
- высшее образование (бакалавр/специалист/магистр) в области точных наук или инженерии (специальности: физика, математика, прикладная математика, информатика, инженерные дисциплины, экономика (с сильной математической подготовкой);
- коммерческий опыт работы Data Scientist / Machine Learning Engineer от 3-х лет;
- подтвержденный опыт решения задач классического машинного обучения (минимум 2-3 проекта в продакшене или на стадии внедрения);
- свободное владение Python для анализа данных и ML;
- глубокое знание и практический опыт работы с ключевыми библиотеками:
- Анализ данных: Pandas, NumPy, SciPy.
- ML: Scikit-learn (обязательно глубокое знание).
- Градиентный бустинг: XGBoost, LightGBM и/или CatBoost.
- Подбор гиперпараметров: GridSearchCV, RandomizedSearchCV, Hyperopt, Optuna (или аналоги).
- AutoML: Знание и применение библиотек/фреймворков типа H2O, Auto-Sklearn, Pycaret, TPOT (или аналоги).
- факторный анализ: Понимание и применение методов (PCA, U-map, факторный анализ, feature importance анализ);
- работа с данными: SQL на уверенном уровне;
- понимание основ жизненного цикла ML-моделей (MLOps basics);
- сильные аналитические способности и структурированное мышление;
- умение работать самостоятельно и доводить задачи до результата;
- коммуникативные навыки: умение ясно излагать сложные технические концепции коллегам с разным бэкграундом;
- ответственность и нацеленность на результат;
- готовность к постоянному обучению.
- опыт решения задач оптимизации (линейное, нелинейное, целочисленное программирование, эвристики);
- знание и опыт применения библиотек оптимизации: Google OR-Tools, SciPy.optimize, Pyomo, PuLP, Optuna (для оптимизации), pymoo (или аналоги);
- опыт работы с большими данными (PySpark, Dask);
- базовые знания в области Deep Learning (PyTorch/TensorFlow) – не основное требование, но плюс;
- визуализация данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly).
Условия труда в компании на вакантном месте такие:
-
работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
-
оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
-
формат работы: удалённый по РФ или гибрид (офис расположен в нескольких минутах от м. Беговая);
-
ДМС со стоматологией с первых недель работы (а не после испытательного срока);
-
большое количество технологичных и бизнес-ориентированных задач (ИИ-агенты, цифровые ассистенты, вопросно-ответные системы, чат-боты, мониторинг приемочных работ на нефтегазовых месторождениях, видео аналитика, аналитика спутниковых снимков и пр.);
-
современный стек технологий и наличие вычислительных ресурсов (кластер Ray c GPU, Инферит и пр.).
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 39388082 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...