Аналитик-разработчик

Компания STONE ищет Аналитика-разработчика.

Что мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ, оплачиваемый больничный, отпуск 28 календарных дней;
• Заработная плата, состоящая из оклада и полугодовых бонусов;
• Гибридный формат работы после прохождения испытательного срока;
• График работы: пн - чт с 9.45 до 19.00, пт с 9.45 до 18.00;
• Программа STONE REWARDS - компенсация затрат на фитнес/здоровье/хобби и другие активности на выбор;
• Масштабные задачи и возможность карьерного роста - 60% руководителей выросли внутри компании;
• Корпоративная электронная библиотека STONE и обучение за счет компании;
• Доставка ужина за счет компании из Яндекс.Еды, если возникла необходимость задержаться на работе;
• Активная корпоративная жизнь – мероприятия для сотрудников и их детей, подарки к знаменательным датам и событиям, футбольный клуб, занятия по йоге и пилатесу, масштабные корпоративные мероприятия, благотворительные проекты.

В зону ответственности будет входить:

• Разработка аналитических сервисов полного цикла — от концепции и проектирования до backend/UI и развертывания;
• Создание внутренних инструментов для работы с данными: платформы, API, библиотеки, Telegram-боты, BI-сервисы;
• Проектирование архитектуры систем, интеграция с внешними сервисами и инфраструктурой;
• Участие в DevOps-процессах: настройка среды, развертывание сервисов, работа с Docker контейнерами;
• Разработка и развертывание ML-моделей под конкретные бизнес-кейсы;
• Настройка ML-инференса и ускорение работы моделей (GPU);
• Калибровка промптов, оценка качества моделей (метрики, accuracy).

Для нас важно:

• Уверенное владение Python (pandas, numpy, sklearn, flask/streamlit, torch, transformers) и SQL;

• Опыт разработки UI-инструментов для аналитики / внутренних платформ;

• Опыт работы с Docker (сборка образов, docker-compose);

• Опыт проектирования архитектуры аналитических сервисов и их реализации;

• Навыки интеграции данных и построения внутренних API-сервисов;

• Опыт внедрения LLM / RAG / генеративного ИИ в бизнес-процессы;

• Опыт взаимодействия с облачными/локальными серверными GPU для ML.