Гибридный формат
Минимум 3 дня в неделю в офисе в Лондоне, штаб-квартира Tower Bridge
О компании Hometrack
В Hometrack мы переосмысливаем процесс ипотечного кредитования для кредиторов, брокеров и заемщиков. Мы предоставляем передовые услуги по оценке стоимости и оценке рисков на рынках недвижимости и финансовых технологий.
Наши клиенты включают 9 из 10 крупнейших ипотечных провайдеров, а также многих других в финансовом секторе. Основанная в 1999 году, компания приобрела известность благодаря нашей Автоматизированной Модели Оценки (AVM) и теперь ежегодно предоставляет более 50 миллионов автоматизированных оценок.
Вы будете отвечать за поддержку и улучшение ведущей в отрасли Автоматизированной Модели Оценки Hometrack (AVM) для оценки стоимости жилой недвижимости. Мы постоянно стремимся к инновациям и лучшему пониманию того, какие данные влияют на стоимость и риск недвижимости, и как интегрировать это в наши модели и продукты.
Вам будет комфортно, если вы любите
•Отвечать за производительность наших работающих моделей. Обнаруживать дрейф модели и внедрять улучшения для обеспечения надежности наших оценок для клиентов-кредиторов.
•Исследовать новые наборы данных и передовые методы машинного обучения, которые можно использовать для повышения точности нашей модели оценки недвижимости и улучшения возможностей ИИ в наших моделях и продуктах.
•Работать в сотрудничестве с другими дата-сайентистами, инженерами машинного обучения, аналитиками, менеджерами продуктов и инженерами данных.
•Встречаться с заинтересованными сторонами для преобразования бизнес-потребностей в задачи для науки о данных.
Вы быстро включитесь в работу, если у вас есть
•Высшее образование в области компьютерных наук, математики, физики или другой количественной дисциплины
•Сильные навыки и знания Python с умением писать стабильный, масштабируемый и поддерживаемый код.
•Опыт работы в исследовательской и разработческой среде и/или глубокое понимание основ научного метода: критическое мышление, формулирование гипотез, проведение экспериментов, выводы и т.д.
•Опыт выявления задач, решаемых с помощью машинного обучения, и реализации решений от прототипа до производства.
•Отличные коммуникативные навыки — умение ясно, точно и доступно излагать сложные идеи и решения.
•Командный игрок, который заботится не только о развитии технических возможностей Hometrack, но и о поддержке коллег.
•Глубокое понимание применения машинного обучения, процессов жизненного цикла разработки и инструментов: CI/CD, системы контроля версий (git), тестовые фреймворки, MLOps.
•Опыт работы с библиотеками Python для науки о данных, такими как Scikit-learn, Pandas, NumPy, Pytorch и др.
•Уверенное владение Docker и контейнеризированными приложениями.
•Опыт использования AWS или аналогичной облачной платформы.
•Опыт внедрения решений машинного обучения в регулируемых средах, включая знакомство с управлением рисками моделей (MRM), корпоративным управлением или объяснимостью моделей.
Не стоит отказываться от заявки, если у вас нет всех перечисленных навыков и опыта.
Преимущества
•Everyday Flex — большая гибкость в выборе места и времени работы
•25 дней ежегодного отпуска + дополнительные дни за выслугу лет
•День для волонтерства и день цифрового детокса
•Закрытие на праздники — офис закрыт в период между Рождеством и Новым годом
•Программы для велосипедистов и электромобилей
•Бесплатное членство в приложении Calm
•Расширенный отпуск по уходу за ребенком
•Финансовая поддержка при лечении бесплодия
•Групповое страхование дохода и частная медицинская страховка
•Тренажерный зал на территории офиса в Лондоне
•Взнос в пенсионный фонд в размере 7,5% от компании
•Дискреционный ежегодный бонус до 10% от базовой зарплаты
•Бонус за рекомендацию талантов до £5K
