ML Engineer / Data Scientist

О вакансии

Чем предстоит заниматься

• Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных.
• Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик.
• Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий.
• Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей.
• Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний.
• Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop.
• Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production.
• Опыт в ML / Data Science от 3 лет.
• Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL.
• Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.
• Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги.
• Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных.
• Опыт работы с временными рядами.
• Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования.
• Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля.
• Критично: Знание ML + Airflow.
• Буду рада познакомиться! 💙

Что нужно для работы

• Опыт от 3 лет
• Уверенное владение Python
• Уверенное владение pandas
• Уверенное владение NumPy
• Уверенное владение SQL
• Мониторинг, логирование и наблюдаемость систем