Обзор статистики зарплат профессии "Data Science в Узбекистане"

Какие задачи необходимо решать: Анализ данных, проверка гипотез и разработка моделей машинного обучения; Интерпретация и презентация результатов работы разработанных моделей и других DS решений; Оценка качества источников данных, поиск и разработка новых признаков для моделей, подготовка датасетов для моделирования; Написание production-ready кода для быстрого деплоя пайплайна с моделью на регулярную эксплуатацию; Для решения этих задач требуется: Опыт работы в области Data Science от 3 лет; Знания в области математики, теории вероятности, мат. статистики; Знание алгоритмов машинного обучения, принципов их работы, ключевых особенностей и ограничений; Отличное владение инструментами анализа данных, библиотеками машинного обучения, Python; Понимание принципов работы экосистемы Hadoop (Map-Reduce, Hive, Spark и т.д.), знание SQL; Наличие успешно завершенных проектов с использованием технологий анализа данных и машинного обучения; Будет плюсом опыт работы в области геоаналитики, либо работы с гео-данными; Условия: зарплата по рынку или несколько выше (по результатам собеседования) значимые премиальные по результатам реализации проектов гибкий график работы по договоренности частичная удаленная работа возможна техника по запросу (macOS) Бонусы: Добровольное медицинское страхование (ДМС); Корпоративная сотовая связь;

С чем предстоит работать: коммуникация с бизнес-подразделениями для определения потребностей; разработка и внедрение стратегии развития культуры машинного обучения и DS внутри организации; планирование, декомпозиция и постановка задач анализа данных и машинного обучения для команды; найм и развитие команды DS; развивать процессы создания витрин данных, разработки и валидации моделей, документации; внедрение моделей в прод, организация и интерпретация A/B тестов; мониторинг моделей. Что мы ожидаем от кандидата: опыт работы в роли Lead Data scientist/Senior Data scientist от 4-х лет; хорошие коммуникативные навыки; знание Python, SQL, Classic ML/DL stack, MLOps, Docker, Kubernetes, Airflow; опыт успешной монетизации данных (доведение до бизнес-применения большей части моделей, которые разрабатывают в команде) Мы предлагаем: график работы: 5/2, 10:00-19:00; комфортабельный офис (рядом с метро Oybek); тренинги и курсы профессионального и личностного роста; корпоративный английский; возможность работать в мультикультурной команде; медицинская страховка (после прохождения испытательного срока); испытательный срок длится 3 месяца и оплачивается полностью; конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально с кандидатом); тимбилдинги и спортивные активности; полезные и вкусные перекусы.

Обязанности: Проведение статистического и визуального анализа данных для выявления закономерностей, корреляций между различными переменными в наборе данных; Разработка и обучение моделей машинного обучения для решения конкретных задач (классификация, регрессия, кластеризация и прогнозирование); Оптимизация производительности моделей, подбор оптимальных гиперпараметров; Представление результатов анализа данных и работы моделей в виде наглядных графиков, отчетов и интерпретация полученных выводов; Интеграция разработанных моделей в бизнес-процессы или информационные системы компании для принятия решений на основе данных; Определение типов данных, которые будут обмениваться между системами, и выработка стратегии по их обмену; Определение необходимых технологий и инструментов для реализации API, включая выбор протоколов связи, форматов передачи данных; Проведение тестов для проверки корректности работы API, обработки ошибок и обеспечения безопасности передачи данных. Требования: Высшее техническое образование; Опыт работы на аналогичной позиции не менее 3х лет; Знание языков программирования (или python или R); Умение работать с библиотеками и фреймворками для анализа данных и машинного обучения; Умение создавать наглядные визуализации данных; Умение эффективно коммуницировать с командой и представлять сложные аналитические результаты простым и понятным образом; Владение русским, узбекским языками (английский приветствуется); ​​​​​​

Требования: глубокие знания в области компьютерных наук аналитики данных и машинного обучения разработка и реализация алгоритмов и архитектуры моделей машинного обучения, а также анализ и обработка больших объемов данных. навыки программирования на языках, таких как Python или Java. Условия: Пятидневная рабочая неделя Трудоустройство согласно законодательству РУз; Карьерный рост; Служебная сотовая связь; Своевременный отпуск и премии.

"Korzinka" is the leading retail chain in Uzbekistan, with about a million regular customers. The company was founded in 1996 and currently unites more than 125 stores in 11 regions of the country: Korzinka supermarkets, neighborhood stores Korzinka Mahalla, Smart convenience stores, Korzinka Business wholesale store, Korzinka Go online supermarket service. Our strong brand and continued focus on customer service excellence have helped us maintain growth for already 25 years. We are now building data analytics platform «from scratch» to drive business growth and decision making through data. We are in search of Data engineers to participate in the project of DWH implementation with one of top experienced partners and then take lead on further DWH development. Our current team consists of professionals who studied at Stanford, Phystech, Westminster, Inha and worked at Big four, Leroy Merlin, MVideo, Sportmaster, General Motors and Avito. Who do we look for? You share our values on business growth and providing great experience for customers; You have strong communication skills and are a good team player; You are strong at data engineering and search for opportunity for end-to-end DWH implementation; Ready for rapid growth with the company, building the engine as you go; What will you do? Be fully involved in building a team of talented data engineers and analysts and drive data-driven culture; Together with partners team be fully involved in end-to-end DWH implementation – from designing data architecture and modeling, building data pipelines to building data marts for analysts and end users; Optimize complex ETL processes for big data processing; Be responsible for data quality monitoring and incident tracking, implement data quality tools; You will work closely with data analytics and business stakeholders to understand analytics needs and ensure that data is accessible, accurate, and actionable; Our requirements: Have a degree in technical/computer science education, good math knowledge; You are confident at Python programming, have good knowledge of SQL, understand query optimization; Have experience in development ETL/ELT processes, feel comfortable with one of ETL tools; Have good understanding of modern relational databases concepts, of designing a data warehouses; Advanced Russian or English; Will be an advantage: Have experience with any of analytical databases SAP BW, Postgres, Greenplum, Vertica, ClickHouse etc.; Have experience with one of cloud technology stacks – Azure, AWS, GCP; Worked with near real-time analytics, have experience with processing data streaming; What do we offer? Constant growth in international team of professionals and grads from top business schools; Constant flow of interesting and complicated tasks; Competitive package and flexible working conditions; The opportunity to build analytics from scratch in TOP retail player in Uzbekistan (both online and offline)

Обязанности: разработка и внедрение алгоритмов машинного обучения для кредитного скоринга в системе принятий решений, включая предсказание вероятности дефолта заемщиков оценка эффективности моделей, включая мониторинг их работы и корректировка в соответствии с изменениями в данных или бизнес-процессах разработка стратегий принятия решений моделями, связанных с кредитованием и анализом кредитного портфеля поиск и внедрение новых технологий и методов в области анализа данных и машинного обучения сбор и обработка больших объемов данных для анализа и мониторинга скоринг систем подготовка аналитических отчетов и представление результатов анализа руководству банка и заинтересованных подразделений Требования: высшее техническое, математическое, экономическое или финансовое образование опыт работы в ИТ (для работы со скорингом), банковской или финансово-экономической сфере понимание принципов работы и ключевых ограничений методов машинного обучения знание и опыт в области математического и статистического анализа знание Python, SQL, Classic ML/DL stack, MLOps, Docker etc. опыт работы с библиотеками для анализа данных (например, Pandas, NumPy, Scikit-learn) желательно знание кредитных процессов и риск-моделей, критериев их качества и валидации обладать навыками в области Data Science - поиска, обработки и визуализации данных опыт работы с системами контроля версий (например, Git) и практиками непрерывной интеграции/непрерывного развертывания (CI/CD) умение работать в команде и обладать хорошими коммуникативными навыками Условия: АКБ "InFinBank" открывает широкие профессиональные перспективы для своих сотрудников: Стабильность и надежность Конкурентная заработная плата Корпоративное обучение Возможности карьерного роста Если Вы хороший специалист, который хочет активно развиваться и расти вместе со своим коллективом как профессионально, так и карьерно, то мы будем рады видеть Вас в нашей команде!

Najot Ta'lim Data Science mentor qidirmoqda! Full time, moslashuvchan jadval. Majburiyat: Soha bo'yicha ta'lim berish. Talablar: O'zbek tilida erkin muloqot qila olish; Data science'da eng kamida 2 yillik tajriba; Python, R yoki Julia dasturlash tillarini yuqori darajada bilish; Statistical analysis, machine learning, and data modeling kabilarda kuchli tushuncha; Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn kabilarda tajriba; Data visualization tools (Matplotlib, Seaborn, Plotly) kabilarni bilish; SQL va databases'larda ishlagan bo'lish; Big data technologies (Hadoop, Spark)'larni bilishi afzal ko'riladi; Cloud platforms (AWS, Azure, GCP)'da tajriba; Git, data preprocessing, feature engineering, and model evaluation kabilarni bilish; NLP (TensorFlow, PyTorch) va ML models' da tajriba afzal ko'riladi. Biz sizga taklif qilamiz: Til o'rganish va kitob sotib olish uchun chegirmalar; Qarindoshlaringizni IT sohalarida o'qitish uchun chegirma; Kontrakt to'lovingizni oylikdan ushlab qolish sharti bilan bir martada, oldindan to'lab beramiz; 300 dan ortiq mutaxassislar bilan networking; Pedagogik ko'nikmalarni oshirish uchun treninglar; Turli mavzularda maxsus master-classlar; Samaradorlikka ko'ra oylik maoshning oshishi; Kuchli, ahil jamoa!

Super Dispatch is looking for a skilled Data Scientist to support the Product, Engineering, and Marketplace Operations teams by building reliable prediction solutions that can help Super Dispatch customers move cars faster. As a Data Scientist, you will analyze and understand customer data, collaborate with other teams and departments, and improve existing recommendation and prediction engines. This is an exciting opportunity for an experienced data scientist to work on innovative solutions for our SaaS-enabled marketplace. We are particularly interested in candidates from European countries or Central Asian regions. Note: Apply only by this link https://superdispatch.breezy.hr/p/fe7e427eefb9-data-scientist/apply and we will review you! Responsibilities: Build and evolve transformative, real-time marketplace pricing engines based on machine learning and reflective of dynamic market conditions Improve existing recommendation or prediction engines by collaborating with key stakeholders (internal and external) Develop a deep understanding of the overall business of Super Dispatch and the Auto Transport industry Improve machine learning models to deliver reliable and scalable solutions Collaborate with other departments and teams to improve data collection, process and error handling, and data normalization Provide thought leadership on data science to Product and Engineering Teams with best practices Collaborate with Marketplace Operations and Data Teams to identify and resolve issues using data science and machine learning methodologies Candidate Profile: Curious - you ask questions and are eager to learn. Analytical mindset - you can structure and process data and draw insightful conclusions from it. Systematic thinker - you can balance big picture strategy with details, and you have strong execution and delivery. Problem solver - you have solved complex problems and have the aptitude to navigate uncharted waters. Team player - you have a collaborative mindset, the ability to work with cross-functional teams, and build positive relationships with individuals across the organization. Growth driven - you are willing to learn new tools and technologies to work effectively in a rapid growth environment with changing needs and requirements. Self-motivated - you work independently and take initiative. Candidate Experience: 2+ years experience in a data scientist role, preferably working on a recommender system 2+ years of professional experience synthesizing insights from data using Python and SQL 2+ years experience with Machine Learning Frameworks (Tensorflow and/or PyTorch) and their real-world applications Experience working with AWS or GCP preferred We are seeking candidates based in Tashkent, UZ, as well as Eastern Europe. What We Do: Our mission at Super Dispatch is to transform the world of vehicle shipping by becoming the leading platform for moving cars. For too long, the auto transport industry has been left without effective tools and instead given outdated processes and disconnected systems. The Super Dispatch platform is a one-stop-shop for everything Carriers and Shippers need to move cars faster, smarter, and easier. Backed by cutting-edge technology and best-in-class software, Super Dispatch is the advanced auto transport experience taking carriers and shippers into the future. Who We Are: Our team is comprised of highly motivated professionals with a passion for solving big problems with technology. Together we've created a people-first culture where we welcome diversity of backgrounds and ideas. Our core values are built around learning, growing, evolving, and continuous experimentation. We believe in and practice taking bold risks. We embrace failure as a lesson. We celebrate wins and milestones. We put our team and customers first. We are committed to supporting each other and helping each other grow on this journey. Summary of Benefits: Stock options Unlimited vacation (PTO) 12 weeks of paid parental leave Gym membership/wellness stipend Fully remote role Growth opportunities

As a Senior Data Engineer, you will play a crucial role in designing, building, and managing our data infrastructure. Your work will ensure that our data is accessible, reliable, and ready to be transformed into insights that inform our strategic decisions and projects. With your expertise, our data will become a catalyst for change, driving progress and innovation. Key Responsibilities: Work closely with cross-functional teams to understand data requirements, architect scalable solutions, and optimize data pipelines for performance and reliability. Design, develop, and maintain robust data pipelines and ETL processes to support data warehousing, analytics, and reporting needs. Collaborate with data analysts, and business stakeholders to understand data requirements and translate them into technical solutions. Implement data models, schemas, and structures to ensure data consistency, accuracy, and integrity. Ensure data quality and consistency through best practices in data management and governance. Optimize data workflows for performance, scalability, and efficiency, leveraging best practices and emerging technologies. Monitor, troubleshoot, and optimize data pipelines to ensure reliability, availability, and performance SLAs are met. Qualifications: Bachelor’s or Master’s degree in Computer Science, Engineering, or related field. 5+ years of experience in data engineering, with a focus on building scalable data pipelines and infrastructure. Proficiency in programming languages such as Python, Java, or Scala, with experience in data processing frameworks such as Spark, Kafka Strong SQL skills and experience with relational MSSQL Solid understanding of data modeling, schema design, and ETL principles. Excellent problem-solving skills, attention to detail, and ability to thrive in a fast-paced, collaborative environment. ​​​​​​​What we offer you? Comprehensive remuneration package Transparent path of career growth A wide range of training and development programs Wide variety of professional opportunities, cooperation with teams of experts, and using the best solutions

Обязанности: мониторинг и анализ данных по розничным программам кредитования; построение отчетов - управленческих и по запроcам руководства и заинтересованных подразделений, визуализация данных (SQL, Postgre SQL, Phyton, Power BI) (для работы со скорингом); разработка стратегий, моделей машинного обучения в системе принятий решений, внесение изменений и доработка (Linux, Java) (для работы со скорингом); участие в тестировании доработок в IТ-системах банка (для работы со скорингом); разработка, мониторинг моделей принятия решений, а также иных моделей, связанных с кредитованием и анализом кредитного портфеля. Требования: высшее техническое, математическое, экономическое или финансовое образование; опыт работы в ИТ (для работы со скорингом), банковской или финансово-экономической сфере не менее 2-х лет; желательно знание и опыт в области математического и статистического анализа; желательно знание принципов статистических методов моделирования; желательно знание кредитных процессов и риск-моделей, критериев их качества и валидации; желательно обладать навыками в области Data Science - поиска, обработки (PL/SQL, Postgre SQL) и визуализации данных (для работы со скорингом); обладать базовыми знаниями программирования и алгоритмизации; знание Законов и других нормативных актов, регулирующих банковскую, в частности кредитную деятельность; Условия: работа в дочернем Банке АО «Народный банк Казахстана»; график работы 5/2 с 9.00 до 18.00 в современном офисе; официальное оформление по ТК; достойный уровень оплаты труда.