rudata.ai / Компаниям / Подбор Data Scientist
Подбор Data Scientists и ML‑инженеров, чьи модели доходят до продакшена
Подбираем Data Scientists и ML-инженеров — специалистов по машинному обучению уровня Middle, Senior и Lead: прогнозирование, рекомендации, скоринг, антифрод, ценообразование. На интервью разбираем проект кандидата от постановки задачи до эффекта в деньгах.
- Шорт-лист за 5 дней
- Оплата по результату
- Гарантия замены 3 месяца
Когда компании нужен Data Scientist
Чаще всего к нам приходят с одной из этих задач.
Модель живёт в ноутбуке
Прототип показал хорошие метрики, но до продакшена так и не дошёл.
Правила вместо моделей
Скоринг, антифрод или цены держатся на ручных правилах, которые всё труднее поддерживать.
ML-метрика растёт, бизнес — нет
Качество модели улучшается, а выручка и конверсия остаются прежними.
Первый Data Scientist в компании
Нужен человек, который сам найдёт задачи, где ML даст эффект, и честно скажет, где не даст.
Каких Data Scientists и ML-инженеров мы подбираем
Определим на брифе, какой опыт нужен под вашу задачу.
Классический ML
Прогнозы, скоринг, отток и ценообразование.
Рекомендации и поиск
Ранжирование, персонализация, онлайн-метрики.
Антифрод и риски
Поиск аномалий, графовые признаки, сильный дисбаланс классов.
ML Engineer
Пайплайны обучения, сервинг и мониторинг дрейфа.
Middle · Senior · Lead
Как мы проверяем Data Scientists
Интервью проводит практикующий инженер, а не рекрутер по чек-листу. По каждому кандидату вы получаете письменный разбор: что он делает сильно, где слабее и подходит ли под вашу задачу.
- Постановка задачи и выбор метрики под бизнес-цель
- Валидация: утечки, временные сплиты, смещение выборки
- Статистика и дизайн экспериментов
- Путь модели в продакшен и мониторинг после запуска
- Разбор проекта: данные → модель → эффект в деньгах
- Валидация моделей
- сильно
- Сам нашёл утечку в тестовом кейсе и объяснил, как её избежать
- Градиентный бустинг
- сильно
- Тюнинг, интерпретация через SHAP, калибровка
- Продакшен
- уверенно
- Выводил модели через MLflow и Airflow, настраивал мониторинг
- Глубокое обучение
- базово
- Учебные проекты, в проде не применял
Подходит для скоринга и прогнозирования. Для рекомендаций на нейросетях — нет.
Пример: такой разбор приходит вместе с каждым кандидатом в шорт-листе. Данные вымышлены.
Как проходит подбор Data Scientist
Процесс одинаковый для стартапа и крупной компании, меняется только глубина брифа.
Бриф
Созвон о задаче, команде, стеке, сроках и бюджете.
Профиль роли
Фиксируем, что кандидат должен уметь и как мы это проверим.
Поиск
Лента rudata.ai, семантический поиск по профилям и прямой поиск по рынку.
Скрининг
Техническое интервью и письменный разбор по каждому кандидату.
Шорт-лист за 5 дней
Ваши интервью, обратная связь, оффер и выход на работу.
Стоимость и условия
- Оплата по результату: модель оплаты — процент от годового дохода или фиксированная сумма.
- Гарантия замены: в течение 3 месяцев, если кандидат уходит.
- Шорт-лист из 3–5 проверенных кандидатов — через 5 дней после брифа.
- Работаем с компаниями из разных стран; кандидаты работают удалённо или готовы к релокации.
- Конфиденциальность: подписываем NDA по запросу.
Напишите нам!
Опишите задачу — мы ответим и предложим время для брифа.
Удобнее написать напрямую?
Telegram @Alexander_BerdyshevВопросы о подборе Data Scientist
Сколько стоит подбор Data Scientist?
Оплата по результату: процент от годового дохода кандидата или фиксированная сумма. Если кандидат уходит в течение 3 месяцев, найдём замену.
Как быстро вы найдёте Data Scientist?
Первый шорт-лист — через 5 дней после брифа: 3–5 кандидатов, которых уже проверил инженер. Дальше всё зависит от скорости ваших интервью.
Нам нужен Data Scientist или ML-инженер?
Data Scientist отвечает за то, что предсказывать и как измерить эффект, ML-инженер — за то, чтобы модель стабильно и быстро работала в проде. Небольшой команде часто нужен человек на стыке — так и будем искать.
Как проверить, что кандидат приносил эффект, а не только улучшал ROC AUC?
Просим разобрать реальный проект с цифрами эффекта и проверяем, как кандидат связывал ML-метрику с бизнес-метрикой.
Нужен Data Scientist?
Расскажите о задаче — начнём с короткого брифа.