Intern Data Scientist
- Роль
- Data Science
- Опыт
- Без опыта работы
- Занятость
- Part-time
Доступно для: RU only. Укажите, откуда вы работаете, чтобы проверить доступность.
Коротко по делу
Стажёр/Intern Data Scientist, студент последних курсов или недавний выпускник технического/математического направления. Требуются базовые знания ML, Python и SQL; опыт с Jupyter, pandas/numpy и scikit-learn. Работа полностью удалённая, стажировка 3 месяца, частичная занятость возможна.
Ключевые навыки
Обязательные навыки
Желательные навыки
Желательные языки
Навыки: SQL, Python, NLP, Большие данные, Базы данных, Машинное обучение, Анализ данных, Jupyter Notebook. Квалификация: Intern. Специализации: Ученый по данным.
О компании и команде
Strikt — IT-компания проектной разработки, вошедшая в топ лучших IT-работодателей России 2025 на Хабр Карьере.
Мы превращаем хаотичные бизнес-процессы заказчиков в понятные алгоритмы и AI-решения. Работаем с проектами в областях AdTech, HealthTech, Machine Learning, NLP и AI-автоматизации.
Ищем в команду стажёров Data Scientist — студентов последних курсов или выпускников технического / математического направления, которые хотят развиваться в машинном обучении, анализе данных и NLP.
Стажировка длится 3 месяца.
Чем предстоит заниматься
- Помогать в разработке ML-моделей для анализа текстовых и табличных данных.
- Работать с данными: очистка, предобработка, анализ, визуализация.
- Использовать Python, pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn.
- Работать с Jupyter Notebook.
- Участвовать в NLP-задачах: обработка текста, эмбеддинги, классификация, кластеризация.
- Изучать и применять современные NLP-подходы и модели: BERT, GPT, sentence embeddings.
- Работать с SQL для извлечения и анализа данных.
- Помогать в оценке качества моделей и анализе ошибок.
- Участвовать в командных обсуждениях решений и результатов.
Что мы ожидаем
- Ты студент последних курсов или выпускник технического, математического, IT- или смежного направления.
- Есть базовые знания машинного обучения и анализа данных.
- Понимаешь основные алгоритмы ML: линейные модели, деревья решений, ансамбли.
- Есть базовое понимание кластеризации: KMeans, DBSCAN или похожие методы.
- Умеешь писать код на Python.
- Знаешь основные библиотеки: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn.
- Работал с Jupyter Notebook.
- Понимаешь основы SQL и реляционных баз данных.
- Интересуешься NLP, LLM, BERT, GPT и современными AI-подходами.
- Готов учиться, задавать вопросы, разбираться в новых задачах и доводить работу до результата.
Будет плюсом
- Учебные, pet- или дипломные проекты в Data Science / ML / NLP.
- Опыт работы с текстовыми данными.
- Понимание принципов работы трансформеров: BERT, RoBERTa, GPT.
- Опыт с Hugging Face, PyTorch или TensorFlow.
- Знание SQL на уровне простых запросов.
- Английский язык на уровне чтения технической документации.
- Понимание Git, Docker или базовых принципов CI/CD.
Что важно для нас
- хорошая техническая база;
- интерес к ML и NLP;
- аккуратность в работе с данными;
- желание учиться;
- умение искать решения;
- готовность принимать обратную связь;
- самостоятельность на уровне учебных и небольших практических задач.
Условия
- Стажировка сроком 3 месяца.
- Полностью удалённый формат.
- График обсуждается индивидуально, возможна частичная занятость.
- Реальные AI/ML-задачи в проектах для бизнеса.
- Наставничество и поддержка команды.
- Возможность профессионального роста.
- По итогам успешной стажировки — рекомендательное письмо и реальные Data Science кейсы для резюме.
Кому подойдёт стажировка
Эта стажировка подойдёт тебе, если ты хочешь развиваться в прикладных AI/ML-задачах: работать с текстами, таблицами, моделями, метриками, эмбеддингами и реальными бизнес-кейсами.
Будет особенно интересно тем, кто хочет расти в направлении NLP, LLM, RAG, AI-агентов и анализа данных.
Чем предстоит заниматься
- Помогать в разработке ML-моделей для анализа текстовых и табличных данных.
- Работать с данными: очистка, предобработка, анализ, визуализация.
- Выполнять NLP-задачи: обработка текста, эмбеддинги, классификация, кластеризация; изучать и применять BERT, GPT, sentence embeddings.
- Использовать Python, pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn и Jupyter Notebook.
- Работать с SQL для извлечения и анализа данных; помогать в оценке качества моделей и анализе ошибок.
Что требуется
- Студент последних курсов или выпускник технического / математического, IT- или смежного направления.
- Базовые знания машинного обучения и анализа данных; понимание основных алгоритмов ML: линейные модели, деревья решений, ансамбли.
- Базовое понимание кластеризации: KMeans, DBSCAN или похожие методы.
- Умение писать код на Python; знание библиотек: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn; опыт работы в Jupyter Notebook.
- Понимание основ SQL и реляционных баз данных; интерес к NLP, LLM, BERT, GPT и современным AI-подходам.
Преимущества
- Стажировка сроком 3 месяца.
- Полностью удалённый формат.
- График обсуждается индивидуально, возможна частичная занятость.
- Наставничество и поддержка команды; возможность профессионального роста.
- По итогам успешной стажировки — рекомендательное письмо и реальные Data Science кейсы для резюме.
В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы в четкие, самообучающиеся алгоритмы с помощью ИИ. Вместе мы создаем не просто инструмент, а интеллектуального помощника, который предугадывает задачи и решает их.
Что говорят о компании
2.0/ 5