← К каталогу
TE

Teez

Data Scientist

ОфисУровень не указанАлматы, Казахстан1 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 подтверждение31 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

Почему открыта вакансия

Teez быстро растет, и мы развиваем data-driven подход во всех ключевых направлениях бизнеса. Ищем Data Scientist, который будет разрабатывать ML-модели для реальных задач e-commerce и помогать превращать данные в решения, которые влияют на бизнес-метрики.

В этой роли предстоит работать на стыке данных, машинного обучения и бизнеса — от исследования данных и экспериментов до внедрения моделей в production.

Чем предстоит заниматься

  • Разрабатывать ML-модели для задач динамического ценообразования, прогнозирования спроса, сегментации и рекомендаций .
  • Проводить исследование данных, feature engineering, обучение и валидацию моделей.
  • Проектировать эксперименты и метрики качества, сравнивать различные подходы и оценивать бизнес-эффект моделей.
  • Контролировать качество моделей и отслеживать их деградацию после выхода в production.
  • Совместно с Data Engineers внедрять модели в production-пайплайны.
  • Автоматизировать расчет признаков, скоринга и других ML-процессов.
  • Документировать подходы, результаты экспериментов и ограничения моделей.
  • Взаимодействовать с бизнесом и командой разработки, чтобы переводить бизнес-задачи в ML-решения.

Кого ищем

Нам нужен Data Scientist, который:

  • имеет 2+ года опыта в Data Science / Machine Learning;
  • уверенно владеет Python и SQL ;
  • имеет практический опыт работы с pandas, NumPy, scikit-learn ;
  • хорошо понимает и применяет алгоритмы градиентного бустинга (CatBoost, LightGBM, XGBoost) ;
  • имеет опыт работы с временными рядами и оценки качества ML-моделей;
  • понимает статистику, A/B-тестирование, feature engineering, data leakage и правильную валидацию моделей;
  • умеет доводить модели до production совместно с инженерами;
  • знаком с Git, Docker и базовыми MLOps-практиками ;
  • умеет не только строить модели, но и объяснять их результаты и бизнес-эффект.

Будет плюсом

  • Опыт в e-commerce / retail .
  • Опыт работы с dynamic pricing.
  • Опыт построения…

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

ИсточникHeadHunter / IT / KZ