Data Scientist Middle

О компании и команде

Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере.  В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ.  Ищем к нам в команду Data Scientist для работы над интересными проектами в областях AdTech, HealthTech, Machine Learning!

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать ML-модели для анализа текстовых и табличных данных.
• Работать с NLP-задачами: предобработка текста, эмбеддинги, классификация, кластеризация.
• Применять классические ML-алгоритмы: линейные модели, деревья решений, ансамбли, clustering.
• Использовать современные NLP-модели и подходы: BERT, RoBERTa, sentence embeddings, GPT/LLM.
• Работать с SQL и Python для извлечения, очистки, анализа и визуализации данных.
• Оценивать качество моделей, подбирать метрики, анализировать ошибки и предлагать улучшения.

Что мы ожидаем

• Высшее техническое или математическое образование.
• 1–3 года коммерческого опыта в Data Science.
• Знания в области машинного обучения и анализа данных.
• Понимание ключевых алгоритмов ML: линейные модели, деревья решений, ансамбли.
• Опыт работы с методами кластеризации: KMeans, DBSCAN и их применением к текстовым данным.
• Понимание принципов скользящего окна и его применения в анализе последовательностей.
• Уверенный Python и библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn.
• Опыт работы с Jupyter Notebook.
• Знания NLP и понимание работы трансформеров: BERT, RoBERTa.
• Знание SQL и понимание реляционных БД.
• Умение работать с большими объёмами данных и оптимизировать производительность моделей.

Будет плюсом

• Опыт работы с LLM/GPT, RAG, embeddings или vector databases.
• Опыт с PyTorch / TensorFlow / Hugging Face.
• Понимание базовых принципов MLOps: версионирование моделей, мониторинг качества, drift.
• Понимание CI/CD и Git.
• Английский язык на уровне чтения технической документации.

Условия работы

• Полностью удалённая работа;
• Оформление по договору с самозанятыми, ИП;
• Интересные проекты;
• Возможность профессионального роста и развития в сильной команде специалистов.