Наши требования
Опыт работы в роли Data Scientist 3–5 лет и умение решать прикладные ML-задачи в продакшене (classification, regression, anomaly detection, ranking и др.)
Владение Python и современным ML-стеком: от базовых аналитических инструментов (pandas/polars, scikit-learn, визуализация) до библиотек для построения и эксплуатации моделей (например, LightGBM, CatBoost, PyTorch, MLflow и др.)
Хорошее знание SQL и умение эффективно работать с данными в аналитических базах (например, GreenPlum, ClickHouse)
Опыт работы с большими данными и промышленной эксплуатацией моделей на PySpark и Hadoop-стеке
Знакомство с инструментами интеграции и потоковой обработки данных — Kafka, S3 и другими компонентами экосистемы больших данных
Опыт разработки production-ready кода: тестирование, code review, работа с Git и CI/CD
Опыт выстраивания end-to-end пайплайнов: от постановки задачи и экспериментов до внедрения и мониторинга в продакшене
Экспертиза в направлении ритейла и маркетплейсов будет плюсом