Data Scientist (удаленная работа)

Вакансия: Data Scientist

Описание вакансии

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.