Обязанности:
Что нужно делать: Разрабатывать скоринговые системы оценки платежеспособности заемщиков; Исследовать поведенческие паттерны и находить зависимости в данных используя статистические методы анализа; Разрабатывать, обучать и улучшать скоринговые ML-модели; Участвовать в разработке архитектуры ML сервисов; Оптимизировать и развивать уже существующие пайплайны в рамках MLOps платформы. Мы ждем, что ты: Имеешь опыт работы с Python, библиотеками scikit-learn, numpy, scipy, pandas, gbm фреймворками; Имеешь хорошую математическую подготовку и владеешь основами статистического анализа; Имеешь опыт использования и понимаешь основные алгоритмы машинного обучения; Владеешь инструментами визуализации данных (seaborn, plotly, matplotlib); Понимаешь микросервисную архитектуру и знаком с инструментами (Docker, K8S); Обладаешь навыками построения эффективной коммуникации и умеешь донести свою точку зрения. Будет плюсом: Наличие профиля в GitHub или Kaggle, которым готов поделиться; Опыт вывода моделей в прод и понимание их жизненного цикла; Применение практик MLOps в реальных проектах; Опыт участия в конкурсах по анализу данных; Знание pytorch, практические навыки в современных библиотеках для работы с большими языковыми моделями; Закончил ШАД или CSC. Что мы предлагаем: Атмосферу безопасности, так как мы предлагаем трудоустройство в полном соответствии с ТК РФ; Возможность удаленного, гибридного или офисного формата работы; Финансовую стабильность, своевременные выплаты заработной платы 2 раза в месяц; Чувство устойчивости в настоящем и будущем, даже когда времена вокруг нас меняются. Помогут тебе в этом наши оздоровительные и финансовые бенефиты; Динамику профессионального развития.Похожие вакансии
Аналитик по обработке клиентских запросов (L2 Data Support Analyst)
Договорная
Новосибирск
Робот Мия