Аутстафф Data Scientist специалистов

Заказать специалистов по данным для бизнеса

Подключение Middle и Senior специалистов от 1 дня. Более 30 ML‑проектов: ускоряем вывод продукта до 40 %, повышаем точность прогнозов и автоматизируем ключевые бизнес‑процессы. Без долгого найма в штат.

Кейсы

Разработка мобильного приложения для Ситилинка

#Golang

#Мобильное приложение

#Data аналитика

#QA Fullstack

#Android разработчик

#iOS разработчик

Цифровое усиление крупной сети товаров для ремонта Лемана Про (ex. Leroy Merlin)

#Java

#DevOps

#QA auto

#Системный аналитик

#Data аналитик

Развитие национальной платформы для работы с генетическими данными

#Angular

#Python

#Бэкенд

#Data аналитика

#Product аналитика

#Web дизайн

#Фронтенд

Смотреть все кейсы

Зачем нужен аутстаффинг Data Scientist?

1. Быстрая проверка ML-гипотез — оперативное тестирование моделей машинного обучения и ускорение запуска ИИ-продуктов.

2. Доступ к редкой экспертизе — привлечение senior-специалистов по данным под конкретную задачу без затрат на долгий хантинг и удержание.

3. Переход на data-driven — быстрое внедрение предиктивной аналитики для повышения точности бизнес-решений.

Задачи Data Scientist

Какие бизнес‑задачи решают Data Scientist?

Прогнозная аналитика и ML

Модели прогнозирования спроса, выручки, оттока и рисков; рекомендации и нейросети для оптимизации процессов.

NLP и компьютерное зрение

Анализ текстов, документов и изображений для автоматизации классификации, поддержки и обработки медиа.

Глубокая аналитика и отчётность

Анализ поведения пользователей, A/B‑тесты и визуализация данных для поиска роста и снижения издержек.

Набор технологий наших специалистов по данным

Языки и аналитика данных:

язык программирования Python, язык запросов SQL, библиотека Pandas.

Машинное обучение:

библиотека Scikit‑learn, фреймворк TensorFlow / Keras, библиотека PyTorch.

Визуализация данных:

библиотека Matplotlib, библиотека Seaborn, платформа Tableau, сервис Power BI.

Работа с данными и хранилища:

СУБД PostgreSQL, СУБД MySQL, СУБД MongoDB, платформа Snowflake, сервис BigQuery, хранилище Redshift.

Большие данные (Big Data) и обработка потоков:

платформа Apache Spark (PySpark), оркестрация и процессы: платформа Apache Airflow.

Оркестрация и процессы:

платформа Apache Airflow.

Эксплуатация и инфраструктура:

система контроля версий Git, платформа Docker.

Облачные платформы:

облачная платформа AWS, облачная платформа Google Cloud Platform, облачная платформа Microsoft Azure.

Преимущества аутстаффинга Data Scientist

Скорость запуска

Подбор специалистов от одного рабочего дня.

Экономия ресурсов

Нет затрат на рекрутинг, подбор персонала (HR) и долгую адаптацию.

Гибкость

Подключение сотрудников под конкретные задачи и этапы проекта.

Экспертиза

Только опытные специалисты по данным без младших специалистов (junior).

Фокус на результате

Улучшение качества решений и повышение эффективности команд.

Как мы работаем: этапы подбора и интеграции

1. Анализ запроса

Понимаем бизнес‑задачи и цели проекта машинного обучения.

2. Подбор специалиста

Отбираем релевантных специалистов по данным.

3. Интервью

Вы оцениваете кандидатов и выбираете лучших.

4. Интеграция

Специалист подключается к проекту и команде.

5. Сопровождение

Контроль качества, отчетность и поддержка.

Часто задаваемые вопросы

Чем Data Scientist‑разработчик отличается от специалиста по машинному обучению?

Как происходит интеграция специалиста по данным в вашу команду?

Какой опыт у специалистов по данным Augment в области машинного обучения?

Что входит в гарантию на подобранного кандидата?

Можно ли подключить специалиста по данным частично — для отдельного проекта?

Сколько стоит аутстафф Data Scientist?