Middle Data Scientist (команда оптимизации расходов)

Запускаем проект по интеллектуальному мониторингу и оптимизации серверной инфраструктуры банка. Основной акцент делаем на поиске аномалий в использовании ресурсов десятков внутренних сервисов. Задача — создать систему, которая не только фиксирует отклонения, но и позволяет выявить их причину. Планируется переход к прогнозированию нагрузок и предиктивному управлению ресурсами. Это масштабный объем данных, сложная структура взаимодействий между сервисами и ощутимый бизнес-результат: предупреждение сбоев и сокращение расходов на избыточное резервирование. Команда создаётся с нуля специально под этот проект. Её цель — четыре специалиста: руководитель группы и три участника с функционалом Data Scientist/Data Engineer. Присоединяясь сейчас, сможешь определить направление технологического стэка, архитектурные подходы и выстроить процессы так, чтобы обеспечить долговременное успешное развитие проекта.

• разрабатывать и внедрять модели для выявления отклонений в работе серверов
• создавать пайплайны для сбора, очистки и подготовки данных из распределённых источников
• исследовать данные, выявляя закономерности и зависимости между внутренними сервисами
• развивать ML-компоненты проекта, тестируя новые алгоритмы и улучшая точность существующих решений
• интегрировать разработанные решения в инфраструктуру мониторинга банка.

• уверенно владеешь Python и библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-Learn, PyTorch/Tensorflow
• имеешь опыт работы с базами данных и инструментами типа SQL, PostgreSQL, Hadoop, Spark
• понимаешь принципы анализа временных рядов и можешь применять методы математической оптимизации для эффективного использования ресурсов.
• знакомство с принципами prompt engineering и опытом работы с крупными языковыми моделями (LLM)
• уверенное использование инструментов HUE для навигации по HDFS и выполнения запросов Impala/Hive.

• офис на Кутузовском проспекте, дом 32
• офисный график работы;
• достойная оплата труда (фиксированный оклад плюс бонусы за достижения)
• ДМС сразу после начала работы, страхование от несчастных случаев и тяжёлых болезней
• возможность получения материальной помощи и участия в корпоративных социальных программах
• скидки партнёров компании и бесплатное посещение спортзала рядом с работой
• доступ к внутренним образовательным ресурсам: тренингам, конференциям, корпоративной библиотеке.