MLOps AWS/Data Scientist

Удаленно, рабочий часовой пояс GMT+4. Нужен хороший устный английский не ниже B2!!!!

О нас:

SHARP DEVELOPERS – разработчик программного обеспечения для мобильных устройств и веб-сайтов для заказчиков из США, Европы и России.

Наши клиенты — компании-разработчики продуктов в различных сферах: финтех, путешествия, спорт, медицина, развлечения, медиа, промышленность. Мы работаем над более чем 30 проектами — выберите для себя интересный!

- Мы распределённая команда и у нас обширная география: кто-то работает в Турции, кто-то в Армении, Грузии, Казахстане, Таджикистане, Беларуси, странах ЕС, с Маврикия, кто-то разбросан по России - все мы встречаемся в общих Slack-чатах, где на русском языке обсуждаем и празднуем вместе важные события онлайн и делимся экспертизой, не вставая с дивана. Офиса нет - он прямо у вас дома, это 100% удалёнка в самом чистом ее виде.

На самих проектах общение (дейли и тд.) полностью на английском - поэтому мы ищем того, кто владеет английским языком на уровне не ниже B2.

В роли Data Scientist вы будете работать над извлечением значимой информации из больших наборов данных, разработкой моделей машинного обучения и созданием векторных баз знаний для улучшения бизнес-процессов и продуктов для наших зарубежных заказчиков (проекта под NDA).

Responsibilities:
To identify three ML models
To prepare data for three ML models
To test the models with the provided data (three iterations)
To prepare a report with ML model results (accuracy, recall, confidence)
To prepare instructions for the models' deployment in the form of PoC

Требования:

Hard:
Machine Learning & AI – Model selection, training, and optimization
Data Preparation & Preprocessing – Cleaning, feature engineering, handling missing values
Model Evaluation & Performance Metrics – Accuracy, recall, confidence, precision, F1-score
Statistical Analysis & Mathematics – Probability, linear algebra, hypothesis testing
ML Model Deployment – Writing PoC documentation, using AWS

Soft:
Problem-Solving – Ability to analyze complex datasets and derive insights
Analytical Thinking – Strong logical and critical thinking skills
Attention to Detail – Ensuring data quality and model accuracy
Communication Skills – Ability to present ML results to both technical and non-technical stakeholders
Collaboration & Teamwork – Working effectively with Architect, Engineers, Analysts, and Business teams
Time Management – Balancing multiple ML iterations and deadlines efficiently
Documentation & Reporting – Writing clear model evaluation reports and PoC deployment guides
Creativity & Innovation – Thinking outside the box for model improvements

Что мы предлагаем:

• работа удаленного формата с понедельника по пятницу с гибким началом дня
• предоставляется отпуск, оплачиваются больничные

• постоянную рабочую практику английского языка в российско-американской команде

• телемедицина для Вас и семьи

• обучение по технологиям в оплачиваемое рабочее время

• погружение в культуру западных компаний, стандарты работы за рубежом.

P.S. При отклике в сопроводительном письме укажите, пожалуйста, информацию:

1. Ваш username telegram
2. Локацию пребывания
3. Ваши зарплатные ожидания

Спасибо!

​​