Разработчик ML

Мы — команда специалистов по ML и AI, которые создают интеллектуальные решения для кредитования жилой недвижимости. Наш продукт объединяет классические методы финансового моделирования и современные технологии машинного обучения, чтобы сделать процесс оценки и принятия решений более точным, быстрым и комфортным.Мы строим модели, которые работают в реальных банковских процессах: от прогноза стоимости квадратного метра до оценки сроков и бюджетов строительства жилых комплексов. Помимо классического ML, мы развиваем направления Computer Vision и AI-агентов для автоматизации сложных сценариев. Если вам интересно работать с данными, которые напрямую влияют на бизнес-решения, и проходить путь от гипотезы до production-модели, нам по пути. Обязанности: Исследование данных и генерация гипотез: поиск закономерностей, feature engineering, проверка взаимосвязей Разработка и обучение классических ML-моделей: регрессия, бустинги (CatBoost, LightGBM, XGBoost), ансамбли Полный цикл разработки модели: от первичного анализа данных до внедрения в production и мониторинга Валидация и интерпретация моделей: кросс-валидация, оценка стабильности, SHAP Участие в смежных проектах: CV-модели, AI-агенты и RAG-системы для автоматизации процессов Плотное взаимодействие с бизнесом: формализация требований, защита результатов, презентация моделей Участие в развитии ML-инфраструктуры: пайплайны обучения, мониторинг, воспроизводимость экспериментов Требования: Уверенный Python (1,5+) для анализа данных и разработки: pandas, numpy, matplotlib/seaborn Сильный классический ML: sklearn, CatBoost, LightGBM, XGBoost — опыт обучения, тюнинга и вывода в прод Понимание метрик качества моделей, опыт кросс-валидации и оценки стабильности Опыт feature engineering на табличных данных: генерация, отбор, кодирование признаков Умение интерпретировать модели: SHAP, feature importance Опыт работы в команде: Git, Jira, Confluence Способность самостоятельно пройти путь от сырых данных до работающей в проде модели Желательные: Опыт с Computer Vision: классификация, object detection Опыт разработки AI-агентов и RAG-систем (LangChain, LangGraph, векторные БД) Опыт работы с реляционными БД и написания SQL-запросов Понимание рынка недвижимости, кредитного анализа, опыт работы с финансовыми или строительными данными Условия: Официальное трудоустройство, стабильная "белая" зарплата График 5/2, рабочий день с 9:00 Работа в офисе в команде профессионалов Возможности для профессионального роста и обучения Участие в масштабных и значимых для страны проектах ДМС, корпоративные мероприятия, поддержка наставников