Описание
Платформа интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков в реальном времени оценивает транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. Для этого применяются методы машинного обучения, прикладной математики и статистики.
Задачи
•Погружаться в бизнес-контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру высоконагруженных сервисов, обрабатывающих миллионы транзакций в день
•Анализировать текущие бизнес-процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста
•Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, модели uplift, ранжирующие модели и нейросетевые решения
•Сравнивать экспериментальные модели с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки
•Валидировать модели с помощью офлайн-метрик и проверять статистическую значимость прироста точности
•Подготавливать аналитические статьи или отчёты со сравнением методов и обоснованием выбора оптимального решения
•Запускать в продакшен лучшие протестированные решения и обеспечивать их интеграцию в существующую систему управления ограничениями
Требования
•Высшее техническое образование
•Опыт работы в Data Science от 2 лет
•Опыт вывода моделей в продакшен
•Уверенное знание Python и продвинутый SQL
•Опыт решения задач классического машинного обучения: бустинг, регрессия, ранжирование, классификация
•Знание статистики, A/B-тестов и основ оптимизации, понимание принципов работы используемых методов
•Умение понятно представлять бизнесу результаты сложных решений, проактивность в поиске точек роста и генерации идей
Будет плюсом: PySpark
Условия
Условий в вакансии нет
