Data Science Lead

Описание

Круті професіонали не зупиняються і завжди шукають шляхи підвищення експертності. Саме для таких фахівців підійде позиція Data Science Lead в команді NIX. Із нами експерт зможе перейти на новий рівень та повністю розкрити свій потенціал!

ЩО НА ТЕБЕ ЧЕКАЄ:

Керування проєктуванням та розробкою рішень у галузі науки про дані, включаючи потоки даних та ML-процеси, використовуючи технічну експертизу.
Керівництво та наставництво командою, надання технічної підтримки та контроль для забезпечення високоякісних результатів.
Точна оцінка часу та ресурсів, необхідних для нових проєктів.
Пропаганда культури постійного навчання та вдосконалення, тримаючись в курсі найкращих практик галузі та новітніх технологій.
Оцінка продуктивності команди та надання зворотного зв’язку та коучингу.
Сприяння співпраці та відкритій комунікації в команді та з іншими зацікавленими сторонами.Участь у процесі набору персоналу для відбору нових членів команди.

ЩО ТОБІ ЗНАДОБИТЬСЯ:

Високий рівень технічних навичок у кодуванні, архітектурі та моделях даних.
Досвід проєктування ML-потоків, включаючи збір, обробку, навчання та перевірку ML-моделей, їх поставку та обслуговування.
Жага до постійного навчання та вдосконалення.
Здатність точно оцінювати час та ресурси для проєктів.
Здатність керувати термінами та дедлайнами, забезпечуючи високу якість роботи.
Відмінні комунікаційні навички.
Здатність виявляти та вирішувати проблеми з продуктивністю та визначати високопродуктивних співробітників.
Сильні лідерські та наставницькі навички.Досвід у наборі персоналу та формуванні команди.

НЕОБХІДНІ НАВИЧКИ:

Мінімальний рівень англійської мови B2.
6+ років підтвердженого досвіду розробки програмного забезпечення з використанням об’єктно-орієнтованої або функціональної мови програмування.
Високі навички програмування на Python.
Володіння математикою та машинним навчанням.
Впевнене володіння бібліотеками машинного навчання (numpy, pandas, scikit-learn) та фреймворками (Pytorch, TensorFlow).
Практичний досвід з генеративним машинним навчанням та найціннішими рішеннями (архітектури LLM та поточний технічний стек для роботи з ними, OpenAI API, AWS Bedrock, Google Google Gemini/Gemma).
Добре розуміння поточних архітектур комп’ютерного зору (ResNet, AE, VAE, U-Net, GAN, моделі дифузії).
Досвід з хмарними платформами (GCP, AWS, Azure – будь-яка з вказаних) та їх компонентами, спрямованими на дані.
Досвід у концепціях обслуговування машинного навчання (CI/CD, REST/GRPC, flask/fastapi, docker, docker-compose).Експертиза у використанні будь-яких реляційних баз даних (наприклад, PostgreSQL, MSSQL, MySQL).

БУДЕ ПЕРЕВАГОЮ:

Експертиза в принципах проектування сховищ даних. Розуміння переваг та недоліків рішень SQL/NoSQL, їх типів та конфігурацій (автономні/кластерні, орієнтовані на стовпці/рядки, сховища з ключами-значеннями/документів).
Глибокі знання внутрішніх процесів Spark (настройка, оптимізація запитів, spark ML).
Досвід з інтеграцією даних та архітектурою бізнес-аналітики.
Практичний досвід з нереляційними базами даних (наприклад, MongoDB, DynamoDB).
Досвід з потоковою обробкою даних за поточними стандартами галузі (наприклад, AWS Kinesis, Kafka streams тощо).
Досвід з контейнеризованим (Docker, ECS, Kubernetes) або безсерверним (Lambda) розгортанням.
Глибокі знання популярних стандартів та форматів даних (наприклад, JSON, XML, Proto, Parquet, Avro, ORC тощо).
Досвід з будь-якою з фреймворків MLOps.
Досвід у сфері науки про дані та машинного навчання з побудовою моделей машинного навчання.
Практичний досвід з архітектурами та моделями текст-на-мову та мову-на-текст.

ЩО МИ ЗАЛЮБКИ ЗАПРОПОНУЄМО ТОБІ:

Конкурентоспроможні компенсаційні пакети.
Цікаві проєкти, можливість професійного зростання та розвитку.
Безкоштовні навчальні курси.
Участь у внутрішніх та зовнішніх тематичних подіях, технічних конференціях.
Всі необхідні пристрої та інструменти для роботи.
Активне корпоративне життя.

Щоб приєднатися до експертів NIX, надсилай резюме на [email protected]. Ми будемо раді разом із тобою долати нові професійні виклики!