Middle Data Scientist

About the Position

Ми шукаємо кваліфікованого та досвідченого Middle Data Scientist для приєднання до нашої команди. На цій позиції ви будете відповідати за проведення експериментів із наборами даних з метою пошуку корисних інсайтів і ознак, підтримку data pipelines, навчання алгоритмів машинного навчання та візуалізацію результатів.

Responsibilities

• Бути проактивним командним гравцем;
• Співпрацювати з командою над впровадженням нових функціональностей для підтримки зростаючих потреб у роботі з даними;
• Створювати, підтримувати та впроваджувати DS- і ML-пайплайни, включно з отриманням даних, попередньою обробкою, feature engineering, навчанням та інференсом моделей, аналізом і візуалізацією результатів;
• Створювати, підтримувати та впроваджувати системи на базі LLM і агентні пайплайни, включно з prompt engineering, інтеграцією інструментів та API, управлінням пам’яттю й контекстом, оркестрацією інференсу та оцінюванням результатів моделей;
• Ділитися знаннями з іншими командами щодо різних тем, пов’язаних із Data Science або проєктом;
• Співпрацювати з командою у виборі інструментів і стратегій для конкретних сценаріїв.

Requirements

• Рівень англійської мови - Upper-Intermediate+;
• Хороша математична та статистична база, знання тензорного числення;
• Хороше знання баз даних, таких як Postgres, MongoDB, а також SQL;
• Знання Python та практичний досвід роботи з бібліотеками Scikit-learn, NumPy, Pandas і Matplotlib;
• Досвід роботи з алгоритмами градієнтного бустингу, зокрема XGBoost або LightGBM;
• Знайомство з інструментами оркестрації LLM, наприклад LangChain, LangGraph;
• Досвід використання або інтеграції з cloud LLM API, наприклад OpenAI, Claude, Amazon Bedrock, Vertex AI;
• Практичний досвід роботи з Retrieval-Augmented Generation-пайплайнами та векторними базами даних, наприклад pgvector, FAISS, Weaviate, Pinecone;
• Практичний досвід із техніками prompt engineering, агентними інструментами та workflow;
• Знання щонайменше одного фреймворку для побудови та навчання нейронних мереж - TensorFlow/Keras або PyTorch, а також хороше розуміння архітектур нейронних мереж і підходів до роботи з ними;
• Комерційний досвід із класичним машинним навчанням і deep learning, включно з NLP- та CV-моделями, такими як BERT, ResNet;
• Практичні навички побудови end-to-end ML training pipelines: завантаження даних, preprocessing, навчання, inference, а також робота з GitHub / GitLab CI/CD flows;
• Досвід роботи з Docker або Kubernetes;
• Досвід роботи на позиції Data Scientist - понад 2 роки.

Nice to Have

• Практичний досвід роботи з Java та/або JavaScript/TypeScript або готовність розвиватися в цих мовах для підтримки AI/ML-імплементацій у non-Python tech stacks;
• Практичний досвід роботи щонайменше з однією з основних cloud-платформ: AWS, Azure або GCP;
• Вміння працювати зі Spark та Airflow.

We Offer

• Приєднання до команди, яка цінує навчання та розвиток;
• Можливість впливати на проєкти та стратегію компанії;
• Професійне та динамічне середовище.

About the Company

Якщо ви маєте зазначені навички, прагнете навчатися, уважні до деталей і можете ефективно працювати як самостійно, так і в команді, ми будемо раді поспілкуватися з вами. Приєднуйтесь до нас та зробіть свій внесок в успіх команди NIX.

Відгукнутись на вакансію