DS аналитик

VizorLabs – один из ведущих российских поставщиков систем видеоаналитики для промышленного применения.

Мы ищем специалиста, который будет заниматься исследованием, прототипированием и валидацией ML-моделей для решения бизнес-задач клиентов. Работа напрямую с клиентами и командой Data Engineering для подготовки данных и создания готового рабочего прототипа модели, который затем передается MLE-команде для индустриализации.

Ключевые Обязанности:

• Клиентская работа и анализ требований
• Проведение глубоких интервью с клиентами для выявления и формализации их бизнес-проблем.
• Перевод бизнес-задач на язык конкретных ML-постановок (классификация, регрессия, детекция аномалий и т.д.).
• Формирование гипотез и предложений по их решению с помощью данных и ML.
• Подготовка и презентация результатов анализа и прототипов моделей для технических и нетехнических аудиторий.

Исследовательская работа и прототипирование:

• Проведение полного цикла исследовательского анализа данных (EDA).
• Разработка, обучение и валидация прототипов машинного обучения и глубокого обучения (в основном в средах типа Jupyter Notebook +Docker).
• Подбор и тонкая настройка алгоритмов и их гипер параметров для достижения максимального качества на валидационных выборках.
• Анализ ошибок модели, интерпретация ее решений.

Работа с данными и разметка:

• Тесное взаимодействие с Data Engineering по формированию и доставке сырых данных.
• Составление ТЗ и управление процессом разметки данных (работа с менеджерами по разметке, аутсорсом или краудсорсинговыми платформами).
• Контроль качества размеченных данных, их очистка.

Документирование и передача:

• Создание исчерпывающей технической документации на прототип: использованные данные, фичи, алгоритмы, метрики качества, ограничения модели.
• Передача обученных моделей, кода и документации команде MLE для последующего внедрения.
• Консультация MLE-команды по вопросам, связанным с логикой работы модели.

Ожидаем от кандидатов:

• Опыт работы на позиции Data Scientist от 2-х лет.
• Знание Python и основных библиотек для анализа и ML: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn.
• Понимание принципов оценки качества моделей (кросс-валидация, выбор метрик: AUC-ROC, F1, Precision, Recall, MAPE и т.д.).
• Опыт работы с Jupyter Notebook/Lab
• Опыт работы с Docker на уровне запуска контейнеров.
• Опыт работы с глубоким обучением (CNN, RNN, Transformers) и фреймворками: TensorFlow или PyTorch (именно на уровне создания и обучения прототипов, а не продакшн-развертывания).
• Опыт работы с компьютерным зрением (CV)
• Мониторинг качества работы системы и обученной модели.
• Участие в создании документации компонентов системы и процессов видеоаналитики.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с инструментами для управления экспериментов (MLflow, Weights & Biases, ClearML).
• Опыт fine-tuning MLLM (multimodal large language models) и разработка решений на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG).
• Умение разрабатывать структурированные и ёмкие презентации для наглядной коммуникации сложных идей.
• умение работать с командной строкой (Linux)Предлагаем:

Предлагаем:

• Работа в аккредитованной ИТ компании, входящей в топ-100 ИТ-компаний России;
• Программы обучения сотрудников, возможности для повышения квалификации и сертификации;
• ДМС;
• Корпоративная мобильная связь;
• Офис ст. метро Бауманская/Электрозаводская