Applied ML Engineer / Data Scientist (Middle+) — Вербицкий Борис Константинович

Мы развиваем VPN-сервис с многомиллионной ежедневной аудиторией и ищем специалиста уровня Middle+ и выше на стыке Data Analytics, Data Science / ML и инженерии.
Нам нужен человек, который сможет разбираться в данных и продуктовых проблемах целиком: находить закономерности, формулировать гипотезы, строить метрики и модели, проверять решения экспериментами и помогать доводить их до production.

Чем предстоит заниматься:

• исследовать продуктовую и техническую телеметрию;
• находить причины деградаций и точки роста;
• строить метрики, мониторинги и аналитические срезы;
• - разрабатывать ML- и data-driven решения для задач кластеризации, churn, look-alike, anomaly detection, ранжирования и т.д.;
• проектировать и анализировать A/B-тесты;
• участвовать во внедрении моделей и алгоритмов в production;
• совместно с разработчиками и инфраструктурной командой улучшать стабильность и качество сервиса;
• проектировать и разрабатывать AI-агентов для автоматизации аналитических и операционных задач.

При этом мы не считаем ML обязательным ответом на любую проблему: во многих случаях лучшим решением может оказаться аналитика, статистика, эвристика или более простая инженерная доработка.

Что для нас важно:

Data Analytics

• уверенный SQL;
• умение самостоятельно исследовать большие объемы данных;
• понимание продуктовых и технических метрик;
• хорошая статистическая база;
• понимание принципов A/B-тестирования.

Machine Learning

Хорошее понимание основных ML-подходов и полного цикла работы с моделью: постановка задачи, подготовка данных, feature engineering, обучение, валидация, выбор метрик и оценка качества.
Особенно полезен опыт с задачами классификации, кластеризации и anomaly detection.

Разработка

• хороший Python;
• Git;
• понимание backend-сервисов и API;
• базовое знание Docker, DevOps-практик;
• понимание того, как ML-решение живет в production: deployment, monitoring, rollback и обновление моделей.

Будет преимуществом:

• опыт продуктовой аналитики;
• опыт работы с большими объемами событийных данных;
• опыт с аналитическими СУБД, batch- и streaming-пайплайнами, feature pipelines;
• работа с highload-сервисами;
• опыт работы с данными телеметрии;
• понимание сетевых технологий;
• MLOps;
• LLM и AI agents.

Знание внутренностей VPN-протоколов не обязательно — важнее способность быстро погружаться в новую предметную область и превращать плохо формализованную задачу в измеримое и реализуемое решение

Условия:

• оформление по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию;
• полный рабочий день, график работы 5/2 с 10:00 до 18:00
• ДМС сотрудникам по корпоративным условиям;
• комфортный офис в бизнес-центре на Фрунзе, 80.