Data Engineer / ML Engineer

Юзтех - группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Сфера:

Ищем Data Engineer / ML Engineer в команду, которая развивает систему контроля качества данных для моделирования и расчёта моделей. Основная задача - создавать статистические и ML-контроли, которые позволяют автоматически выявлять аномалии, дрейф данных, проблемы со свежестью и нарушения сезонных паттернов.

Роль находится на стыке Data Engineering и классического ML: важно уметь не только исследовать данные и строить модели, но и интегрировать решения в production-пайплайны.

Москва, офис 1 раз в неделю.

Задачи:

• Исследовать данные и прототипировать новые методы контроля их качества.
• Проектировать ML- и статистические проверки для обнаружения аномалий и дрейфа распределений.
• Выявлять деградацию свежести данных, нарушения сезонности и нетипичные комбинации метрик.
• Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, freshness, доли категорий.
• Подбирать оптимальный подход под каждую задачу: от простых правил и статистических методов до ML-моделей.
• Валидировать контроли при отсутствии готовой разметки: использовать исторические данные, синтетические аномалии, shadow mode и анализ false positive.
• Интегрировать решения в production-пайплайны на Airflow, PySpark, Hive/Hadoop.
• Настраивать алертинг и сопровождать реализованные решения в production.

Мы ожидаем:

• Опыт работы в ML / Data Science от 3 лет.
• Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn.
• Сильный SQL.
• Практический опыт работы с Airflow - критично.
• Опыт с PySpark, Hadoop / Hive.
• Опыт работы с MLflow или аналогичными инструментами.
• Хорошее понимание математической статистики и классического ML: линейные модели, деревья решений, бустинги.
• Опыт выявления аномалий и/или data drift.
• Опыт работы с временными рядами.
• Опыт вывода ML-моделей в production, мониторинга и версионирования.
• Умение выбирать подход к задаче: понимать, когда действительно нужен ML, а когда эффективнее использовать статистические проверки, SQL-контроли или бизнес-правила.

Мы предлагаем:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог;
• Необходимую технику для комфортной работы;
• Обучение, сертификацию, клуб английского языка;
• Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету;
• Внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
• Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
• Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина;
• Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.