Data Scientist — Узбекистан, Ташкент

О вакансии

Мы ищем аналитически мыслящего и инициативного Data Scientist, который будет заниматься анализом больших объёмов данных, разработкой математических моделей и внедрением решений на основе машинного обучения.

Специалист будет работать с пользовательскими данными, выявлять закономерности, разрабатывать алгоритмы прогнозирования и участвовать в создании интеллектуальных функций цифровых продуктов компании.

Эта позиция подходит кандидату, который обладает сильными аналитическими навыками, интересуется искусственным интеллектом и стремится применять современные технологии для решения практических задач.

Обязанности

Анализ и обработка данных

• Сбор, очистка, обработка и анализ больших объёмов данных.

• Проведение исследовательского анализа данных (EDA).

• Выявление закономерностей, трендов и аномалий.

• Разработка методов обработки и интерпретации пользовательских данных.

• Подготовка аналитических отчётов и визуализаций.

• Оценка качества и достоверности данных.

Машинное обучение и разработка моделей

• Разработка, обучение и тестирование моделей машинного обучения.

• Создание алгоритмов классификации, прогнозирования и выявления аномалий.

• Работа с временными рядами и статистическими моделями.

• Оптимизация существующих алгоритмов и повышение точности моделей.

• Проведение экспериментов и оценка эффективности моделей.

• Совместная работа с Backend-разработчиками и AI Engineer для интеграции моделей в продукты компании.

• Мониторинг качества моделей и их дальнейшее совершенствование.

Требования к кандидату

• Опыт работы в Data Science, аналитике данных или Machine Learning от 1 года.

• Уверенное владение Python.

• Знание библиотек Pandas, NumPy, Scikit-learn.

• Опыт работы с SQL и базами данных.

• Хорошее понимание статистики, теории вероятностей и математического анализа.

• Понимание основных алгоритмов машинного обучения.

• Опыт подготовки, очистки и обработки данных.

• Навыки визуализации данных с использованием Matplotlib, Seaborn или аналогичных инструментов.

• Умение оценивать качество моделей и интерпретировать результаты.

• Аналитическое мышление, внимательность к деталям и самостоятельность.

• Умение работать в команде и объяснять сложные результаты простым языком.

• Знание английского языка на уровне чтения технической документации.

• Опыт работы с PyTorch или TensorFlow будет преимуществом.

• Опыт анализа временных рядов и сигналов будет преимуществом.

• Опыт внедрения ML-моделей в реальные продукты будет преимуществом.