Мы используем технические cookie и статистику посещений: Яндекс Метрику и собственный обезличенный журнал Zorky (cookie zk_aid). Не собираем содержимое форм, текст поиска и полный IP; данные не продаём. Отказаться можно кнопкой ниже, а также через Global Privacy Control или Do Not Track в браузере. Подробнее о cookie и статистике.
Zorky CRMZorky CRM
EN|RU
@termdocs
← Все вакансии

Junior data scientist, Департамент ИИ и разработки

juniorofficeАстана, KZСкор 69.8/1001д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
awscloudgitgithubgoogle cloudlangchainllamaindexllmnumpypandaspythonpytorch
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
Обязанности: Сбор, очистка, разметка и предобработка данных (табличные, текстовые источники). Разведочный анализ данных (EDA), формирование и проверка гипотез, feature engineering. Обучение, валидация и оценка качества классических ML-моделей (регрессия, классификация, кластеризация). Разработка и интеграция LLM/GenAI-решений: RAG-пайплайны, работа с эмбеддингами и векторными БД, промпт-инжиниринг. Прототипирование AI-сервисов и их упаковка в API-эндпоинты. Написание чистого воспроизводимого кода, ведение экспериментов и документации. Требования Уверенное владение Python и профильными библиотеками: pandas, NumPy, scikit-learn. Знание основ машинного обучения: типы задач, метрики качества, переобучение/недообучение, кросс-валидация. Понимание математической базы: линейная алгебра, теория вероятностей, статистика. Знание SQL и умение работать с реляционными базами данных. Базовое понимание работы LLM: токенизация, эмбеддинги, принцип RAG, основы промпт-инжиниринга. Опыт работы с API LLM-провайдеров (OpenAI, Anthropic и аналоги) или фреймворками (LangChain, LlamaIndex) — хотя бы на уровне пет-проектов. Навыки работы с Git и понимание принципов совместной разработки. Аналитическое мышление, внимательность к деталям, умение доводить задачу до результата. Знание языков: Казахский, Русский — свободный. Английский — на уровне чтения технической документации, статей и работы с англоязычными библиотеками (Intermediate / B1–B2 и выше). Желательно Знакомство с DL-фреймворками (PyTorch,
Полное описание, компания и ссылка на вакансию — после входа. Войти
Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.
Срочный вопрос? Напишите @termdocs