Описание вакансии
4GIC — это не просто AI-агентство, а пространство, где идеи превращаются в масштабируемые продукты, а технологии задают новый темп развития бизнеса. Мы верим, что лучшие решения рождаются на стыке науки и практики, поэтому собираем под одной крышей амбициозных исследователей, инженеров и предпринимателей.
Как Senior Data Scientist вы станете ключевым звеном в создании комплексных AI-систем для маркетинга, продаж, поддержки и аналитики. Представьте, что ваши модели ежедневно помогают сотням тысяч пользователей, оптимизируют рекламные бюджеты на миллионы рублей и минимизируют рутинные операции для глобальных компаний.
Что делает эту роль уникальной:
- Влияние на крупный бизнес: ваши алгоритмы помогут клиентам из разных отраслей (E‑commerce, FinTech, Telecom) принимать решения на основе предиктивной аналитики и рекомендаций.
- Доступ к ресурсам: специализированные GPU/TPU-кластеры, лицензии на ведущие ML-платформы, собственная R&D-лаборатория для ваших исследований.
- Культура открытости: практики peer review, регулярные Tech Talks, внутренние конкурсы на лучшие решения и публикации в профильных изданиях.
- Гибкость и поддержка: гибридный формат (офис + удаленка), релокационный пакет, щедрый бюджет на обучение и конференции.
Если вы хотите влиять на стратегию развития клиентов, публиковаться на профильных конференциях и работать бок о бок с экспертами мирового уровня — мы ждем вас в 4GIC.
Задачи
- Data Sourcing & Моделирование: сбор, очистка и обогащение данных из CRM, ERP, веб-аналитики и сторонних источников; создание feature store для сквозной аналитики.
- Конструирование моделей: разработка интерпретируемых и масштабируемых ML/AI-моделей — от классических алгоритмов до нейросетевых трансформеров.
- Эксперты в A/B-тестах: проектирование, проведение и анализ экспериментов для оценки гипотез, оптимизация конверсии и CLV.
- ML-инженерия: упаковка моделей в production-ready пайплайны с Docker/Kubernetes, реализация CI/CD для ML через MLflow или Airflow.
- Непрерывный мониторинг: внедрение систем отслеживания drift, алёртинга и автоматического ретренинга моделей.
- Инсайты и визуализация: построение дэшбордов в Power BI/Grafana/Tableau, подготовка интерактивных отчетов и презентаций для стейкхолдеров.
- R&D и эксперименты: исследование новых архитектур, участие в хакатонах, публикация статей и открытых репозиториев.
Должностные обязанности
- Проектировать и реализовывать end-to-end ML-пайплайны: от сбора данных до развертывания и поддержки в продакшн.
- Анализировать бизнес-требования и трансформировать их в технические задания для моделей.
- Писать чистый, документированный код и участвовать в код-ревью коллег.
- Поддерживать инфраструктуру и процессы MLOps, обеспечивать отказоустойчивость и безопасность решений.
- Менторить Junior и Middle Data Scientists, проводить internal workshops и обзоры технологий.
- Составлять документацию по архитектуре, методологиям и best practices.
Требования к кандидату
Образование и опыт:
- Высшее образование в математике, статистике, информатике или смежных областях.
- Опыт работы на позиции Data Scientist/ML Engineer не менее 4 лет.
Технический стэк:
- Продвинутое владение Python и ML-библиотеками (pandas, NumPy, scikit-learn, TensorFlow или PyTorch).
- Уверенная работа с SQL и NoSQL (PostgreSQL, MongoDB).
- Опыт контейнеризации и оркестрации (Docker, Kubernetes).
- Знание MLOps-инструментов (MLflow, Airflow, Kubeflow).
- Владение Git, CI/CD (Jenkins, GitLab CI) и Linux.
- Понимание облачных платформ (AWS/Azure/GCP).
Профессиональные достижения:
- Реализованные кейсы, где модели давали +10–30% к ключевым метрикам (конверсия, выручка, удержание).
- Участие в публикациях, выступлениях или конкурсах (Kaggle, хакатоны).
Soft Skills:
- Системное мышление и внимание к деталям.
- Умение просто и ясно объяснять аналитические выводы.
- Проактивность, инициативность и ориентация на результат.
- Стрессоустойчивость и способность работать в условиях неоднозначности.
- Отличные коммуникативные навыки и опыт работы в кросс-функциональных командах.
Условия работы
- Гибридный формат: 2–3 дня в современном офисе в центре Москвы + удаленка (возможна полная удаленка).
- Заработная плата: 220 000–350 000 ₽ на руки (зависит от опыта и уровня экспертизы).
- Экипировка: MacBook Pro или мощный ПК, доступ к GPU/TPU-кластеру.
- Work-life balance: гибкий график, оплачиваемый отпуск 28 календарных дней, «дни инноваций» для личных R&D-проектов.
Дополнительная информация
- О процессе найма: 3 этапа: скрининг HR, техническое интервью с тимлидом, финальная встреча с CTO.
- Карьера: быстрый рост до Lead Data Scientist или Head of Data Science с долей в стартап-проектах.
- Культура: diversity & inclusion, открытая коммуникация, регулярные ретриты и тимбилдинги.
- Контакты для отклика: team@4gic.com (в теме письма укажите «Senior Data Scientist»).
