Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 21.08.2025

Data Scientist

apartmentInsight AI scheduleПолная занятость publicУдалённо badge2–4 года badge5+ лет
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

tldr: data scientist, Insight AI, 250-360к руб/на руки, удалённо

Компания:
Вакансия: Data Scientist (с упором в Classic ML + DL для time series)
Тип занятости: full-time/part-time/проектно
Формат: удаленно
Зп вилка: 250–360к+ (net) руб/месяц в зависимости от собесов + % от проектов. Звездам можем обсуждать условия индивидуально.

Немного о нас:
Мы небольшая ML-студия по разработке и внедрению AI-решений в бизнес. В команде — ребята с ФКН ПМИ и опытом работы в Яндексе, ВК, Google и других компаниях.

Сейчас одним из наших основных направлений является прогнозирование.

Поэтому если ты машина в прогнозных задача, работал с ARIMA, регрессиями, деревьями/GBM, LSTM/Transformer/N-BEATS - велком, у нас много интересных задач.

Что нужно будет делать:
• Построение end-to-end ML систем: от сбора данных до продакшн-деплоя.
• Разработка и исследование новых алгоритмов под конкретные бизнес-задачи.
• Работа с разными типами данных: табличные, временные ряды, картинки, тексты.
• Разработка фреймворков для повторно используемых решений.
• Оптимизация моделей под продакшн (latency, memory footprint, масштабирование).

Что мы ожидаем от вас:
• Опыт в ML от 3 лет, продакшн кейсы обязателены.
• Уверенные знания Python, PyTorch/TensorFlow, HuggingFace.
• Глубокое понимание математики ML: линейная алгебра, оптимизация, вероятности.
• Отличное владение бустингами (CatBoost, LightGBM, XGBoost).
• Опыт работы с большими данными (Spark/Dask/Hive) — плюс.
• Опыт деплоя ML в прод (Docker, Kubernetes, CI/CD).
• Умение работать с метриками и проводить качественные эксперименты.
• Будет плюсом: опыт ресерча, публикации, участие в соревнованиях (Kaggle top, конференции).

Контакты:
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям