Альфа-Деньги

data scientist в финансовых потоках

Коротко

Data Scientist в fintech-компании, разрабатывающей ML-решения для оценки транзакций в реальном времени на предмет мошенничества и комплаенс-рисков. Роль подразумевает анализ данных, разработку и валидацию моделей классического ML (классификация, кластеризация, ранжирование), а также вывод решений в продакшн. Требуется опыт в Data Science от 2 лет, уверенное владение Python и продвинутым SQL, знание статистики и A/B-тестов; плюсом будет PySpark. Формат работы — удалённо или гибрид, зарплата не указана.

Описание
Платформа интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков использует ML-решения для оценки транзакций в реальном времени на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе применяются методы машинного обучения, прикладной математики и статистики.
Задачи
•Погружаться в бизнес-контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и инфраструктуру высоконагруженных сервисов, обрабатывающих миллионы транзакций в день
•Анализировать бизнес-процессы и выявлять их уязвимые места и точки роста
•Пробовать подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift-модели, 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 продакшн 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 продакшн
•Уверенное владение Python и продвинутый SQL
•Опыт решения задач классического машинного обучения: бустинги, регрессия, ранжирование и классификация
•Знание статистики, A/B-тестов и основ оптимизации, понимание принципов работы используемых методов
•Умение объяснять сложные решения бизнесу, проактивность в поиске точек роста и генерации идей
•Будет плюсом PySpark
Условия
•Квартальная премия по результатам KPI
•Гибкий график: время можно планировать самостоятельно и согласовывать с командой
•Полная удалёнка или гибрид на выбор; ИТ-хабы в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге, сезонный коворкинг в Сочи
•ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в клиниках, страхование и компенсацию 10 дней больничного
•Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста
•Тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
•Оплата профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
•Доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям
•Программа развития AI-грамотности с треками по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте