Обязанности:
Компания Одно из крупнейших Бюро кредитных историй в России. В числе клиентов более 4 миллионов физических лиц, 600 банков, МФО, страховых компаний и операторов сотовой связи. Что мы делаем? Мы храним и обрабатываем кредитные истории более 100 миллионов россиян, уделяя большое внимание не только количеству данных, но и качеству их обработки. Предоставляем b2b клиентам данные и аналитику по потенциальным заемщикам, которая помогает им в принятии решения о предоставлении или не предоставлении кредита. Даем возможность физ. лицам ознакомиться со своей кредитной историей, получить выгодные предодобренные предложения от банков. Проект Департамент платформы данных и машинного обучения. Построение MLOps-платформы с "0". Предстоит внедрение MLOps инструментов для автоматизации процессов жизненного цикла ML-моделей. Аналитик будет прорабатывать следующие компоненты:— feature store (планируется внедрение на базе Feast со своими доработками);— среда экспериментов (будут внедрятся MLFlow или аналог + JupyterHub);— среда исполнения моделей;— среда мониторинга моделей. Команда Работа составе команды: MLOps архитектор + MLOps инженеры + владелец платформы данных и машинного обучения. В составе департамента платформы есть еще несколько команд: Data Engineer, DataOps, SRE-инженеры (администрирование Hadoop + Greenplum). Основными стейкхолдерами являются команды DS и аналитиков. Чем предстоит заниматься Сбор и формализация бизнес-требований со стейкхолдеров платформы. Разработка нефункциональных требований, функциональных требований и случаев использования. Разработка технической документации – описание CI\CD ML, CI\CD Data Pipelines, построение диаграммы последовательности (описание процессов аутентификации, авторизации, идентификации компонентов и сервисов), диаграммы потоков данных (совместно с разработчиками компонентов). Перевод бизнес-требований в технические задачи. Чтение и разработка архитектурных артефактов – системная, развёртывания, сетевая диаграммы (совместно с MLOps архитектором). Согласование архитектурных артефактов и документов платформы с департаментом кибербезопасности. Работа с технической документацией для подрядчиков (валидация, трансляция на внутренний стандарт описания). Сопровождение приемочных испытаний и ввода в эксплуатацию системы и подсистемы. Что ожидаем от тебя Опыт работы не менее 5 лет в области системного анализа. Опыт работы в проектах по проектированию и внедрению инструментов в направлении ML. Понимание процессов и этапов разработки и внедрения решений машинного обучения, включая сбор и обработку данных, разработку и обучение моделей, развертывание и мониторинг моделей в производственной среде. Знание функционала систем управления жизненным циклом моделей машинного обучения (MLflow или аналоги). Опыт описания процессов в нотациях UML / С4 / BPMN / IDEF0. Владение Jira, Confluence. Что готовы предложить Фиксированный оклад + годовой бонус (10% от годового дохода) – обсуждается на этапе с рекрутером. Оформление по ТК РФ. Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний. Удаленный формат работы. При желании можно работать в офисе класса А (г. Москва, ст. м. Павелецкая, Шлюзовая набережная, 4). График работы 5/2, с 9 до 18 по Московскому времени. ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника). Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит - 25 тыс. рублей в год). Льготная ипотека (от Сбербанк), в том числе рефинансирование (ставка по ипотеке на 2 пункта ниже). Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году). Современное оборудование (Lenovo ThinkPad на Windows). Как мы проводим собеседования 15-20 минут - общение с рекрутером (в аудио-формате). 60 минут - техническое интервью с MLOps архитектором (google meet, видео встреча). 60 минут - интервью с владельцем платформы данных и ML (google meet, видео встреча). Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде). Оффер, обсуждение даты выхода на работу. Мы стараемся как можно быстрее принимать решения.Похожие вакансии