🚀 Вакансия: Data Scientist Middle+ (аналитик данных)
🏢 Компания: Luna Capital
🌎 Локация: 🇷🇺 Россия
🕕 Часовой пояс: Москва
💼 Формат работы: дистанционная
💰 Зарплата: 💰 Ставка: от 230 000₽ на руки
📊 Отрасли: ритейл
🎯 Требования:
ТРЕБОВАНИЯ:
1. Опыт работы в Data Science от 3 лет.
2. Уверенное знание Python и основных библиотек: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM, matplotlib/plotly.
3. Практический опыт в задачах классификации, регрессии, кластеризации.
4. Владение SQL и опыт работы с реляционными БД.
5. Опыт разработки и сопровождения ML-сервисов на FastAPI или Flask.
6. Знание Git, Docker, REST/gRPC API, понимание микросервисной архитектуры.
7. Опыт с инструментами CI/CD, Kubernetes и принципами MLOps.
8. Опыт работы с LLM (Hugging Face, vLLM), знание архитектурных паттернов transformer, GPT.
9. Владение методами тонкой настройки LLM (LoRA, QLoRA, адаптерные подходы).
10. Опыт построения RAG-систем и работы с векторными базами данных.
11. Навыки prompt engineering, function calling, управление контекстом.
12. Высшее образование (IT, техническое, математическое).
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
13. Опыт работы с неструктурированными данными.
14. Навыки feature engineering и оценки качества моделей.
15. Опыт настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов.
16. Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа.
17. Готовность активно погружаться в LLM-стек и внедрять новые технологии.
✨ Пожелания:
📩 Отклик: @recruiter_vv
Прикрепляйте резюме + самостоятельный скрининг по требованиям (‘+/-’).
P.S. отклики со скринингом рассматриваю в первую очередь :).
✅ Рабочие задачи:
ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
• Развивать AI-помощника: улучшать качество ответов, интегрировать с внутренними базами и документами.
• Проектировать и реализовывать MVP AI-решений: от обработки данных до простого интерфейса и интеграции.
• Разрабатывать архитектуру AI-систем и писать чистый, поддерживаемый продакшен-код на Python.
• Тестировать и адаптировать ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование).
• Разрабатывать и оптимизировать RAG-системы и работу с LLM.
• Настраивать мониторинг и CI/CD для ML-компонентов, интегрировать модели в продакшен.
📌 Условия:
🕘 График: с 9:00 до 18:00 (по МСК)
📩 Контакты:
@recruiter_vv
#Python #API #Docker #Kubernetes #ECommerce #НСИ #Middle #ФинТех
🏢 Компания: Luna Capital
🌎 Локация: 🇷🇺 Россия
🕕 Часовой пояс: Москва
💼 Формат работы: дистанционная
💰 Зарплата: 💰 Ставка: от 230 000₽ на руки
📊 Отрасли: ритейл
🎯 Требования:
ТРЕБОВАНИЯ:
1. Опыт работы в Data Science от 3 лет.
2. Уверенное знание Python и основных библиотек: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM, matplotlib/plotly.
3. Практический опыт в задачах классификации, регрессии, кластеризации.
4. Владение SQL и опыт работы с реляционными БД.
5. Опыт разработки и сопровождения ML-сервисов на FastAPI или Flask.
6. Знание Git, Docker, REST/gRPC API, понимание микросервисной архитектуры.
7. Опыт с инструментами CI/CD, Kubernetes и принципами MLOps.
8. Опыт работы с LLM (Hugging Face, vLLM), знание архитектурных паттернов transformer, GPT.
9. Владение методами тонкой настройки LLM (LoRA, QLoRA, адаптерные подходы).
10. Опыт построения RAG-систем и работы с векторными базами данных.
11. Навыки prompt engineering, function calling, управление контекстом.
12. Высшее образование (IT, техническое, математическое).
БУДЕТ ПЛЮСОМ:
13. Опыт работы с неструктурированными данными.
14. Навыки feature engineering и оценки качества моделей.
15. Опыт настройки логирования и мониторинга для ML-компонентов.
16. Способность самостоятельно доводить решения до рабочего прототипа.
17. Готовность активно погружаться в LLM-стек и внедрять новые технологии.
✨ Пожелания:
📩 Отклик: @recruiter_vv
Прикрепляйте резюме + самостоятельный скрининг по требованиям (‘+/-’).
P.S. отклики со скринингом рассматриваю в первую очередь :).
✅ Рабочие задачи:
ЧТО НУЖНО ДЕЛАТЬ:
• Развивать AI-помощника: улучшать качество ответов, интегрировать с внутренними базами и документами.
• Проектировать и реализовывать MVP AI-решений: от обработки данных до простого интерфейса и интеграции.
• Разрабатывать архитектуру AI-систем и писать чистый, поддерживаемый продакшен-код на Python.
• Тестировать и адаптировать ML-подходы (классификация, кластеризация, ранжирование).
• Разрабатывать и оптимизировать RAG-системы и работу с LLM.
• Настраивать мониторинг и CI/CD для ML-компонентов, интегрировать модели в продакшен.
📌 Условия:
🕘 График: с 9:00 до 18:00 (по МСК)
📩 Контакты:
@recruiter_vv
#Python #API #Docker #Kubernetes #ECommerce #НСИ #Middle #ФинТех