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

Специалист Data Science

juniorofficeМосква, RUСкор 69.8/1002д назад
Аналитика рынка
📊 AI / ML / DS: зарплаты и спрос на рынке
Стек
clickhousedockergitlinuxllmmysqlnumpypandasplaywrightpostgresqlpytestpython
Показать компанию и ссылку
Бесплатно. Вход по почте.
Откликнуться
Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.
Отправить резюме →
Описание
РОМИР – лидер прикладной науки о человеке, семье и обществе, научно-практической психологии, социологии, маркетинга, демографии и социальной статистики. С 1987 года мы занимаемся комплексным изучением социальных процессов на евразийском пространстве, развивая инновационные исследовательские инструменты на основе фундаментальных социальных и гуманитарных наук. Наша экспертиза строится на сочетании традиционных маркетинговых исследований с панельными и лонгитюдными инструментами, а также на соблюдении единых стандартов качества. Такой подход позволяет целостно измерять поведение человека, объединяя поведенческие метрики и мнения людей для точной оценки качества жизни и эффективности бизнес-решений. Регулярные аудиты и единые стандарты нашей работы гарантируют сопоставимость и надёжность данных. Кого мы ищем: Специалиста в команду Data Science на проекты в области ритейл-аналитики и обработки больших данных. Основной фокус — ML- и LLM-решения для обработки данных: разработка по ТЗ, эксперименты и замеры качества, вывод в прод и поддержка. Чем предстоит заниматься Работа с данными. Сборка выборок из баз (ClickHouse, MySQL, Postgres) по поставленным ТЗ: SELECT, JOIN, агрегации. Подготовка обучающих выборок и эталонов, оценка качества моделей, контроль автоматической разметки и ручная проверка спорных случаев. Формирование сбалансированных датасетов для дообучения. Реализация ML-гипотез и LLM-пайплайнов, DeepSearch. Проверка гипотез: подготовка данных, обучение моделей, тестирован
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