Описание
Описания нет
Задачи
•Развитие ML-направления и управление командой
•Построение и развитие внутренних пайплайнов для разработки ML моделей (Feature Store, Experimentation Platform, Online and Offline Inference)
•Проведение код-ревью и внедрение стандартов качества кода
•Разработка, деплоймент, поддержка и мониторинг классификационных и регрессионных моделей: Price Elasticity Model, Early Repayment Prediction Model, Loan Disbursement Prediction Model, Interest Rate Uplift Model, Payment Date Recommendation, Application Scoring, Behavioral Scoring, Income Estimation, Antifraud Scoring, Collection Scoring и др.
•Исследование и интеграция новых источников данных для расширения признакового пространства
•Взаимодействие со стэйкхолдерами и смежными командами (Data Engineers, DevOps, Data Analysts), выявление бизнес-потребностей
Требования
•Наличие опыта в DS / ML от 3 лет
•Наличие опыта управления командой от 2 лет
•Умение декомпозировать задачи, планировать и поддерживать работу команды
•Глубокое понимание классических ML алгоритмов
•Опыт решения ML задач: uplift-моделирование, бинарная классификация, регрессия
•Уверенное владение Python и соответствующими библиотеками: catboost, xgboost, lightgbm, statsmodels, scikit-learn, optuna, FastAPI, git, Airflow
•Уверенное владение инструментами для анализа и визуализации данных: SQL (GreenPlum), pandas, seaborn, matplotlib
•Уверенное знание теории вероятности и статистики
Условия
•Возможность решать интересные прикладные задачи с непосредственным влиянием на бизнес-результат по множеству банковских продуктов: Cash Loan, Mortgage, Car Loan, Loans for Medium and Small Enterprises
•Возможность участия в командировках
•Работа с различными доменами данных: соцдем, карточные транзакции, доходы, кредитная история, телеком, финансовая отчетность компаний и др.
•Годовой бонус
