ML Engineer / Data Scientist в Centicore Москва

ML Engineer / Data Scientist в продуктовую команду Centicore. Задача — строить и внедрять ML- и статистические контроли качества данных, выявлять аномалии и дрейф в production-пайплайнах.

Задачи:

• Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных
• Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик
• Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий
• Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей
• Валидировать контроли без готовой разметки: проверять на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний
• Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop
• Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production

Требования:

• Опыт в ML / Data Science от 3 лет
• Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL
• Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow
• Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги
• Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных
• Опыт работы с временными рядами
• Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования
• Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля
• Критично: знание ML + Airflow

Условия:

• Формат работы: Москва, гибрид 1 раз в неделю офис
• Вилка: 380 000–400 000 ₽ на руки
• Full-time

Навыки:

• Python
• SQL
• Airflow
• PySpark
• Hadoop
• Hive
• MLflow
• pandas
• numpy
• scikit-learn
• машинное обучение
• математическая статистика
• выявление аномалий
• дрейф данных
• временные ряды