Data Scientist (Classic ML)

«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными. Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся развитием ML-подходов в страховании. Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде. Наши модели работают в online-режиме 24/7, решая задачи оценки риска, выявления фрода, ценообразования и формирования индивидуальных предложений. Мы оцениваем влияние нашей работы на бизнес-метрики с помощью A/B-тестов. Используем в работе open-source решения: Spark, MLFlow, DVC, Feast, CatBoost, Docker, данные готовим на Hadoop-кластере. Обязанности: Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML; Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием); Оценка влияния на бизнес предложенных решений; Подготовка признаков для feature store (используем Feast); Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов. Требования: Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера. Наличие разработанных моделей в проде. Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса. Понимание работы базовых ML-алгоритмов; Знание метрик машинного обучения и их интерпретации; Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost); Опыт написания запросов на SQL; Общее представление об A/B-тестах; Навыки работы с Git; Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production; Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime). Желательно: Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark. Опыт проведения A/B-экспериментов. Знакомство с MLFlow, dvc. Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI). Опыт работы с Docker. Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka. Опыт работы в qlikview, superset Что мы предлагаем: Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом; Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании; Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ; Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.); Обеспечение техникой для работы; Гибридный график работы 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10)