Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 12.12.2025

Data Scientist

apartmentЛеманаПро scheduleПолная занятость publicУдалённо badge2–4 года
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

#vacancy #Fulltime #remote #ITРабота #РаботаВИИ #ITВакансии #УдалённаяРабота #DataScience #Вакансия
Вакансия: Data Scientist
📍 Проект: Разработка ИИ-агента для построения CDT (customer decision tree)
🛠 Грейд: Middle/Middle+
💰 Зарплата: 200-270к на руки
📄 Оформление: СМЗ/ИП
🎯 Локация/гражданство: РФ\РБ
🏢 Заказчик: ЛеманаПро

Мы ищем опытного Data Scientist для разработки рекомендательной системы и продуктивизации моделей машинного обучения в рамках проекта создания ИИ-агента.

Что предстоит делать:
Разрабатывать и совершенствовать рекомендательную систему для построения дерева принятия решений клиентами.
Обучать и валидировать модели градиентного бустинга (Catboost, LightGBM, XGBoost).
Продуктивизировать ML-модели и настраивать их сервинг в production-среде.
Проверять статистические гипотезы и оценивать качество моделей с использованием соответствующих метрик.
Интегрировать модели с использованием Docker, Kubernetes, Kubeflow, KServe.

Что мы ждём от кандидата:
Опыт работы в data science от 2 лет.
Глубокие знания теории вероятности, математического анализа и линейной алгебры.
Уверенное владение Python и стандартным стеком библиотек: scikit-learn, numpy, pandas, plotly/matplotlib/seaborn.
Практический опыт разработки рекомендательных систем.
Опыт запуска ML-моделей в production и понимание принципов настройки сервинга.
Знание технологий контейнеризации и оркестрации: Docker, Kubernetes, Kubeflow, KServe.
Умение работать с основными критериями проверки статистических гипотез.

Что мы предлагаем:
Участие в высокотехнологичном проекте с применением ИИ-технологий.
Возможность работать с современным ML-стеком и инструментами оркестрации.
Профессиональное развитие в области machine learning и рекомендательных систем.

📩 Как откликнуться:
Отправляйте своё резюме
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