Senior Data Scientist

Вы присоединитесь к команде в роли Senior Data Scientist и будете отвечать за наши модели матчинга, рекомендаций и сопоставления таксономий, тесно сотрудничая с командами продуктовой разработки, которые доставляют эти модели нашим клиентам. Вы будете отвечать за полный цикл своей работы: от определения способов измерения качества и проектирования моделей до проведения надёжных научных экспериментов, отслеживания технических и бизнес-метрик, написания и ревью кода. Также вы будете консультировать продуктовые команды о том, как внедрять AI-функции, исходя из принципа «сначала оценка качества», и продолжать расширять границы AI в Beamery.

• Создавать, улучшать и отвечать за наши модели матчинга и рекомендаций (например, подбор кандидатов под вакансии, рекомендации по внутренней мобильности и т. д.).
• Придерживаться подхода «сначала оценка качества»: создавать эталонные датасеты на основе реальных решений рекрутеров и пользователей, определять метрики качества, проектировать и проводить надёжные научные эксперименты, отслеживать технические и бизнес-метрики и отчитываться по ним (используя LLM-as-a-judge и обратную связь от людей), а также чётко доносить результаты и метрики до продуктовых команд.
• Писать чистый и протестированный код на Python с помощью AI-агентов для программирования (таких как Claude Code или Codex) и внимательно проводить ревью кода как коллег, так и AI-агентов, чтобы кодовая база команды оставалась единообразной, читаемой и безопасной.
• Следить за свежими исследованиями (например, LLMs, embeddings, рекомендательные системы, объяснимость, оценка моделей) и привносить наиболее актуальные идеи в продуктовую дорожную карту.
• Документировать свою работу и чётко представлять её заинтересованным сторонам из продукта, разработки и бизнеса, а также вносить вклад в видимость исследований команды (например, участие в соревнованиях, конференциях и публикациях).

• Не менее 2–4 лет опыта работы Data Scientist, Senior Data Scientist (или в аналогичной роли) в AI-стартапе или AI-команде с динамичной средой и разнообразными сценариями использования.
• Серьёзный опыт работы с рекомендательными системами, поиском, ранжированием или матчингом (например, learning-to-rank, скоринговые модели, Gradient Boosting Trees, embedding-модели).
• Свободное владение оценкой качества: проектирование датасетов и метрик качества (таких как AUC, NDCG, precision и recall), использование LLM-as-a-judge и обратной связи от людей.
• Прочная база в NLP и GenAI, включая Transformers, LLMs и embedding-модели (обучение или дообучение таких моделей — серьёзное преимущество).
• Высокое качество навыков разработки ПО на Python (чистый дизайн, тестирование, упаковка, поддерживаемый код и т. д.), практическое знание CI/CD и практический опыт agentic coding, а также умение понять, верен или неверен код, сгенерированный AI.
• Умение упрощать сложные задачи, работать в условиях неопределённости и сотрудничать с data scientists, инженерами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами.
• Степень магистра или PhD либо эквивалентный опыт в области Computer Science, Data Science, математики или смежной области.

• Опыт работы с объяснимыми или диалоговыми рекомендациями.
• Опыт в HR Tech, привлечении талантов или работе с данными о персонале.
• Публикации, вклад в open-source или сильные результаты в ML-соревнованиях (например, RecSys, Kaggle).

• Возможность отвечать за ключевые AI-модели, которые используются одними из самых прогрессивных организаций мира.
• Команда, которая публикует статьи, участвует в соревнованиях и признана в исследовательском сообществе, при этом выпуская реальные продукты.
• Работа с новейшими AI-технологиями и инструментами, включая AI-агентов для программирования как часть ежедневного рабочего процесса.
• Тесное сотрудничество с опытными data scientists, QA-, платформенными и продуктовыми инженерами.

В настоящее время мы не можем предоставить визовую поддержку для этой роли.