Обязанности:
•Развитие ML-компонента Антифрода: Разработка, поддержка и внедрение моделей машинного обучения (преимущественно в формате ONNX) для выявления фрод-схем, аномалий и предиктивного анализа.
•Интеграция сервисов и моделей: Создание и проектирование интеграционных сервисов (REST API, JSON) для связи Антифрод-системы, ML-сервисов и автоматизированных банковских систем (АБС).
•Разработка ядра системы: Создание с нуля и доработка существующих правил, кастомных интерфейсов, аналитических дашбордов и отчетов на основе SPL/SQL запросов.
•Взаимодействие с вендорами и регуляторами: Техническое общение с поставщиками ПО; подготовка данных и взаимодействие с госорганами по вопросам ИБ банковских систем.
•Тестирование и Безопасность: Проведение функционального тестирования доработок и ML-моделей с обязательным соблюдением стандартов безопасной разработки (Secure SDLC).
Требования:
•Свободное владение языком запросов SPL и написание сложных, оптимизированных SQL (PL/SQL) запросов.
•Опыт разработки, внедрения и поддержки ML-моделей в продакшн (MLOps). Уверенное знание формата ONNX.
•Профильный язык программирования для ML и автоматизации — Python (библиотеки sklearn, xgboost/lightgbm, onnxruntime и др.) и/или JavaScript.
•Практический опыт проектирования и создания интеграционных сервисов (REST API, JSON).
•Практический опыт применения ИИ (AI/ML) в рабочих задачах (включая автоматизацию интеграций или аналитику данных).
•Отличное знание и умение работать с REST API, форматом JSON, а также понимание других протоколов интеграции (очереди сообщений, H2H и др.).
Условия:
•График работы 5/2, с 9:00 до 18:00 (гибрид после испытательного срока)
•Стабильный оклад + ежегодный бонус в размере до 2 окладов
•Расширенный пакет ДМС для сотрудников
•Социальный пакет, специальные предложения от партнеров и скидки на продукты Банка
•Реальные возможности для вертикального и горизонтального карьерного роста внутри компании
