Data Engineer / ML Engineer (Контроль качества данных)

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, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Сфера:

Ищем Data Engineer / ML Engineer для разработки интеллектуальной системы контроля качества данных. Предстоит создавать и внедрять ML- и статистические методы выявления аномалий, дрейфа данных и отклонений в метриках, а также интегрировать решения в production-пайплайны.

Формат работы: Москва, гибрид (офис 1 раз в неделю).

Мы ожидаем:

• Опыт работы в ML / Data Science от 3 лет.

• Уверенное знание Python (pandas, NumPy, scikit-learn) и SQL.

• Обязательный опыт работы с Apache Airflow и машинным обучением (ML).

• Практический опыт работы с PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.

• Хорошее понимание математической статистики и классических ML-алгоритмов (регрессии, деревья решений, бустинги).

• Опыт выявления аномалий, анализа дрейфа данных и работы с временными рядами.

• Опыт вывода ML-моделей в production, мониторинга и версионирования.

• Понимание принципов Data Quality и методов контроля качества данных.

• Умение выбирать оптимальный подход к решению задачи: SQL-проверки, статистические методы или ML.

Задачи:

• Разрабатывать и внедрять ML- и статистические методы контроля качества данных (Data Quality).

• Выявлять аномалии, дрейф распределений, нарушения сезонности и нетипичные изменения метрик.

• Проектировать проверки качества данных: полнота, уникальность, актуальность, корректность.

• Исследовать данные, тестировать гипотезы и прототипировать новые методы обнаружения…