Обязанности:
Направление работы:Full-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Мы внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка. Развиваем клиентский скоринг ФЛ и ЮЛ для целей рисков, антифрод, продаж/CRM и других ключевых продуктов. Мы разрабатываем нашу ML и агентскую платформу, Feature Store, высоконагруженные сервисы скоринга. Мы в поиске сильного ML-инженера/DS, готового усилить направление ML в B2C.Стань частью команды! Вам предстоит: Разрабатывать ML-модели: онлайн и офлайн-модели PD, NCL, uplift, антифрод (классический ML и DL) для BNPL B2C российского и международного направлений; Выводить модели в production; Строить мониторинг качества моделей и данных; Исследовать новые подходы для повышения продуктовых метрик; Принимать участие в проектах связанных с AutoML и внедрением агентов; Исследовать новые источники данных разных модальностей; Принимать участие в разработке ML-инфраструктуры. Формат работы - гибридный или удаленный по договоренности с руководителем. Вы нам подходите, если : Ваш опыт DS / ML / MLE от 3 лет, желательно в fintech, банках, marketplace или risk/fraud-направлениях; Отлично владеете классическим ML и DL, опыт uplift-моделирования; Имеете промышленный опыт внедрения моделей; Имеете опыт построения мониторинга работы моделей; Уверенно владеете Python, Airflow, PySpark, Docker, Git, PyTorch; Имеете опыт работы с S3 / Hadoop, Trino, а также с аналитической БД ClickHouse; Понимаете ML- и бизнес-метрик кредитного скоринга: GINI / AUC / PSI, NCL / loss, approval, PnL / GMV. Будет плюсом: Опыт uplift / causal ML; Prometheus / Grafana, Kubernetes, Great Expectations; Опыт разработки сервисов инференса моделей на Python (FastAPI) или Go; Sequence models, GNN, Triton; Опыт работы с инструментами трекинга экспериментов: MLflow, DVC, ClearML.Похожие вакансии