Тип задач
Прогнозирование, классификация, рекомендации, NLP, CV, time series или оптимизация.
IT / Data Science / ML
Подбор Data Scientist
Подбираем Data Scientist под конкретные задачи бизнеса: прогнозирование, рекомендации, скоринг, классификацию, оптимизацию и другие ML/DS-сценарии. До поиска уточняем данные, зрелость ML-контура, ожидаемый результат, стек и границу между исследованием, production и MLOps.
Определяем бизнес-задачуКакое решение должна улучшить модель и какая метрика будет показывать эффект.
Проверяем данныеИсточники, качество, объём, разметка и доступность признаков для обучения и inference.
Фиксируем productionКто разворачивает модели, следит за качеством и отвечает за ML lifecycle после эксперимента.
Как уточняем роль
Профиль Data Scientist начинается с ML-задачи и способа измерять её ценность
Одинаковое название Data Scientist может означать исследовательскую работу, продуктовые эксперименты, построение моделей для промышленного контура или глубокую специализацию в NLP/CV. До поиска нужно определить, что кандидат должен создавать и как его работа попадёт в бизнес-процесс.
Метрики
Какие offline- и business-метрики определяют качество решения и успех эксперимента.
Данные
Объём, качество, признаки, разметка, доступ к источникам и ограничения использования.
Эксперименты
Построение baseline, feature engineering, validation, A/B-проверки и интерпретация результатов.
Production
Как модель разворачивается, мониторится и обновляется; где заканчивается зона DS и начинается MLOps.
Команда
Взаимодействие с аналитиками, Data Engineer, ML Engineer, продуктом и бизнес-заказчиком.
Почему поиск затягивается
Поиск Data Scientist затягивается, когда вакансия просит «AI/ML всё сразу», но не формулирует задачу
Нет бизнес-контекста
Кандидату перечисляют алгоритмы, но не объясняют, какое решение должна улучшить модель.
Смешаны роли
В одну позицию объединяют DS, ML Engineer, Data Engineer и MLOps.
Завышен стек
Требуют опыт во всех ML-направлениях вместо нужной специализации.
Не готов data-контур
Ожидания от DS не соответствуют доступным данным, инфраструктуре и процессу внедрения.
Что оцениваем
Проверяем не список библиотек, а полный цикл решения ML-задачи
Просим кандидата разобрать реальные проекты: постановку задачи, подготовку данных, baseline, выбор модели и метрик, валидацию, эксперименты, внедрение и мониторинг. Важно отделить личный вклад от работы команды и понять, как технический результат повлиял на бизнес-метрику.
Статистика и ML-методы под реальные задачи
Python/SQL и практическая работа с данными
Постановка экспериментов и validation
Feature engineering и качество данных
Внедрение моделей и взаимодействие с MLOps
Связь model metrics с бизнес-результатом
Как проходит подбор
От бизнес-задачи и данных до выхода Data Scientist
- 01
Формулируем задачу
Определяем ML-сценарии, данные, метрики и ожидаемый бизнес-эффект.
- 02
Уточняем уровень
Разделяем research, product DS и production-oriented профиль.
- 03
Проверяем проекты
Разбираем модели, эксперименты, данные, личный вклад и внедрение.
- 04
Сопровождаем выбор
Сопоставляем глубину специалиста с зрелостью data/ML-команды и условиями роли.
Стоимость и условия
Фиксированная стоимость подбора
Для ряда профессий на сайте опубликованы фиксированные тарифы. Если нужной позиции нет в таблице или задача нестандартная, стоимость уточним после короткого разбора вакансии и закрепим в договоре.
Фиксированные цены
Если позиции нет в таблице
Свяжитесь с нами — уточним профиль вакансии и стоимость подбора без выдуманных или приблизительных сумм.
Схема оплаты
Фиксированная стоимость. Небольшая предоплата при запуске поиска, основная оплата — после выхода кандидата.
Гарантия до 90 дней
Срок гарантии и порядок замены зависят от согласованных условий и закрепляются в договоре.
Нужен Data Scientist?
Начнём с бизнес-задачи, данных и того, как модель должна попасть в production
Опишите ML-задачу и текущий контур данных — сформируем профиль Data Scientist и обсудим поиск.