Специалист, анализирующий данные и строящий модели машинного обучения для решения бизнес-задач — от прогнозирования до классификации.
Дата-сайентист — специалист, который занимается всем циклом работы с данными для решения бизнес-задачи: постановкой гипотезы, сбором и очисткой данных, выбором и обучением подходящей модели машинного обучения, оценкой качества результата и интерпретацией выводов для нетехнических коллег и руководства.
В отличие от AI-инженера, который чаще интегрирует уже готовые крупные модели (LLM) в продукт, дата-сайентист традиционно ближе к построению специализированных моделей на собственных данных компании — прогнозирование спроса, скоринг клиентов, детекция аномалий, — хотя границы между ролями в последние годы всё больше размываются.
В российских компаниях дата-сайентисты часто работают в финтехе (кредитный скоринг), ритейле (прогнозирование спроса) и телекоме (предсказание оттока клиентов) — областях с богатой историей накопленных структурированных данных.
Дата-сайентист чаще строит специализированные модели на данных конкретной компании с нуля. AI-инженер обычно интегрирует уже готовые крупные модели (LLM) в продукт, уделяя больше внимания инженерии вокруг них.
Статистика и математика, программирование (чаще всего Python), понимание методов машинного обучения и способность переводить бизнес-задачу на язык данных и моделей.
Не обязательно на первых этапах, но при работе со специализированными данными или задачами (скоринг, прогнозирование) роль дата-сайентиста остаётся востребованной.