Data Engineer / ML Engineer
Описание
Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков. ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны. Сфера: Ищем Data Engineer / ML Engineer в команду, которая развивает систему контроля качества данных для моделирования и расчёта моделей. Основная задача - создавать статистические и ML-контроли, которые позволяют автоматически выявлять аномалии, дрейф данных, проблемы со свежестью и нарушения сезонных паттернов. Роль находится на стыке Data Engineering и классического ML: важно уметь не только исследовать данные и строить модели, но и интегрировать решения в production-пайплайны.Москва, офис 1 раз в неделю. Задачи: Исследовать данные и прототипировать новые методы контроля их качества. Проектировать ML- и статистические проверки для обнаружения аномалий и дрейфа распределений. Выявлять деградацию свежести данных, нарушения сезонности и нетипичные комбинации метрик. Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, freshness, доли категорий. Подбирать оптимальный подход под каждую задачу: от простых правил и статистических методов до ML-моделей. Валидировать контроли при отсутствии готовой разметки: использовать исторические данные, синтетические аномалии, shadow mode и анализ false positive. Интегрировать решения в production-пайплайны на Airflow, PySpark, Hive/Hadoop. Настраивать алертинг и сопровождать реализованные решения в production. Мы ожидаем: Опыт работы в ML / Data Science от 3 лет. Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn. Сильный SQL. Практический опыт работы с Airflow - критично. Опыт с PySpark, Hadoop / Hive. Опыт работы с MLflow или аналогичными инструментами. Хорошее понимание математической статистики и классического ML: линейные модели, деревья решений, бустинги. Опыт выявления аномалий и/или data drift. Опыт работы с временными рядами. Опыт вывода ML-моделей в production, мониторинга и версионирования. Умение выбирать подход к задаче: понимать, когда действительно нужен ML, а когда эффективнее использовать статистические проверки, SQL-контроли или бизнес-правила. Мы предлагаем: Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании; Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог; Необходимую технику для комфортной работы; Обучение, сертификацию, клуб английского языка; Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету; Внутрикорпоративные профильные коммьюнити; Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни; Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина; Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.