Обязанности:
Наш стек: Аналитика: Python ML stack, Python NLP stack, JupyterLabВнедрение и разработка: Docker, BitBucket, MLFlow, Dagster, VSCode, Teamcity, NexusETL-процессы: Airflow, Kafka, Hadoop, SparkБД: PostgreSQL, Oracle, Clickhouse Чем предстоит заниматься: Разработка machine-learning алгоритмов в рамках проверки новых продуктовых гипотез, (максимально широкий набор процессов и областей деятельности, существующих в банке - Risk, CRM, Sales, Operations, Collection, Finance и т.д.; предсказательные модели, сегментирование по клиентам, модели по борьбе с мошенничеством, технологии обработки неструктурированных документов и массивов текстовых данных и т.п.); Участие во всех циклах ML-разработки: подготовка необходимых данных (анализ источников, очистка и преобразование), построение моделей, техническое тестирование алгоритмов на работоспособность, функциональное тестирование для проверки выполнения бизнес задачи, документирование, настройка мониторингов и взаимодействие с Devops для продуктивизации разработки. Что мы ждём: Опыт разработки и продуктивизации моделей машинного обучения от 1 года. Приветствуется опыт в сфере розничного кредитования (риски, CRM); Способность видеть и понимать, как и что можно улучшить в процессах компании используя данные и модели. Умение погружаться в данные, искать инсайты, понимать ограничения. Ответственный подход к валидации качества построенных моделей, знание методов тестирования статистической значимости полученных результатов; Знание методологии и принципов разработки моделей, а также стека применяемых технологий и подходов к сбору, обработке, хранению и управлению данными.Похожие вакансии