← К каталогу
РО

РОМИР

Специалист Data Science

ОфисУровень не указанМосква, Россия2 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение3 мин. назад
Впервые замечена2 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

РОМИР – лидер прикладной науки о человеке, семье и обществе, научно-практической психологии, социологии, маркетинга, демографии и социальной статистики. С 1987 года мы занимаемся комплексным изучением социальных процессов на евразийском пространстве, развивая инновационные исследовательские инструменты на основе фундаментальных социальных и гуманитарных наук.

Наша экспертиза строится на сочетании традиционных маркетинговых исследований с панельными и лонгитюдными инструментами, а также на соблюдении единых стандартов качества. Такой подход позволяет целостно измерять поведение человека, объединяя поведенческие метрики и мнения людей для точной оценки качества жизни и эффективности бизнес-решений. Регулярные аудиты и единые стандарты нашей работы гарантируют сопоставимость и надёжность данных.

Кого мы ищем:

Специалиста в команду Data Science на проекты в области ритейл-аналитики и обработки больших данных. Основной фокус — ML- и LLM-решения для обработки данных: разработка по ТЗ, эксперименты и замеры качества, вывод в прод и поддержка.

Чем предстоит заниматься:

  • Работа с данными. Сборка выборок из баз (ClickHouse, MySQL, Postgres) по поставленным ТЗ: SELECT, JOIN, агрегации. Подготовка обучающих выборок и эталонов, оценка качества моделей, контроль автоматической разметки и ручная проверка спорных случаев. Формирование сбалансированных датасетов для дообучения.
  • Реализация ML-гипотез и LLM-пайплайнов, DeepSearch. Проверка гипотез: подготовка данных, обучение моделей, тестирование подходов (классический ML, эмбеддинги и векторные представления), построение пайплайнов на LLM через API и локально. Снятие метрик, выполнение экспериментов по чек-листу на разных параметрах, сравнение подходов, фиксация результатов в воспроизводимом виде, оформление отчётов.
  • Обработка данных с ML и LLM. Извлечение структурированной информации из текстов, сопоставление записей (эмбеддинги, векторный поиск, проверка через LLM), обогащение данных агентным поиском (DeepSearch)…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU