О команде:Мы специализируемся на разработке ML-решений «под ключ» для различных подразделений: от прототипирования моделей до внедрения в промышленную среду. Мы работаем с передовыми алгоритмами машинного обучения: Computer Vision (CV), NLP, RAG-системы, продвинутые ML-модели и эмбеддинги. В нашей команде собраны сильные специалисты разных ролей: DS, MLOps, ML-инженеры, архитекторы, аналитики. Мы не только внедряем готовые решения, но и занимаемся RnD и апробацией новых технологий. Стек: Python, Kafka, Docker, Kubernetes, Spark, Airflow, Hive. Обязанности: Проводить анализ данных и выявлять закономерности, полезные для бизнеса; Разрабатывать и оптимизировать модели машинного обучения, включая нейросети и большие языковые модели (LLM); Выполнять предобработку, визуализацию данных и готовить выборки для обучения; Работать с базами данных через написание сложных SQL-запросов; Участвовать в полном цикле разработки ML-продукта: от бизнес-требований до внедрения; Интегрировать разработанные решения в производственную среду Банка; Готовить отчеты с результатами анализа и рекомендациями для стейкхолдеров; Взаимодействовать с командами MLOps, аналитики и архитектуры для вывода моделей в прод. Требования: Имеешь коммерческий опыт работы в должности Data Scientist / ML-разработчика от 4 лет; Глубоко понимаешь алгоритмы и методы машинного обучения (классические модели, бустинги, нейросети); Работал с RAG и LLM (опыт fine-tuning, работы с контекстом, промпт-инжинирингом); Уверенно владеешь Python и основными библиотеками: Scikit-learn, TensorFlow / PyTorch, Pandas, NumPy; Умеешь писать SQL-запросы любой сложности; Имеешь опыт внедрения моделей в production (знаешь, как устроен жизненный цикл ML-продукта); Умеешь визуализировать данные и результаты экспериментов; Готов к работе в команде и открыт к обсуждению архитектурных решений Будет плюсом: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark); Опыт работы в финансовом секторе или с большими данными; Понимание основ MLOps (Docker, CI/CD, оркестрация пайплайнов). Условия: Работу в крупнейшей команде по машинному обучению в банковской сфере; Участие в сложных и интересных задачах с применением передовых технологий; Возможность влиять на технологический стек и архитектуру решений; Современный стек и доступ к мощным вычислительным ресурсам; Поддержку инициатив, обучение, участие в конференциях; Конкурентную заработную плату и социальный пакет (ДМС со стоматологией, льготные программы кредитования и др.);
Похожие вакансии