ML-инженер / Data Scientist (ML)
Описание
ML Engineer / Data Scientist
Компания: Centicore
Тип занятости: #full_time
Уровень: #middle+
Страна: #RU
Локация: #hybrid
Зарплата: от 380 000 RUB до 400 000 RUB
Подробное описание вакансии:
Нажмите, чтобы развернуть...
Centicore занимается продуктовой разработкой проектов заказчиков под ключ. Команда ищет ML Engineer / Data Scientist для работы над контролем качества данных.
Обязанности
- 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
Требования
- 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
Дополнительная информация
Вилка: 380 000–400 000 ₽ на руки. Формат работы: Москва, гибрид 1 раз в неделю офис.
Контакты
- Telegram:
Стек технологий: #python #pandas #numpy #scikit-learn #sql #airflow #pyspark #hadoop #hive #mlflow
|