Data Scientist / Python ML программист

В команду SOC (центр мониторинга и реагирования на инциденты) требуется аналитик данных. От Вас не требуется знания информационной безопасности, работа будет в классическом виде для аналитика данных. Однако такие знания сможем дать мы!

Что будет делать сотрудник:

• Разрабатывать ML-модели для обнаружения аномалий в транзакциях и пользовательской активности на основе нормализованных данных;
• Проводить классификацию и кластеризацию данных для выявления подозрительных паттернов (например, мошеннические кластеры);
• Настраивать простые ETL-пайплайны для сбора и трансформации данных;
• Оркестрировать задачи обработки данных через Airflow, обеспечивая надежность процессов;
• Визуализировать метрики и результаты анализа в Superset/Tableau/Grafana;
• Оптимизировать запросы в PostgreSQL, ClickHouse и Elasticsearch. (по возможности избегать дорогостоящих\высоконагруженных запросов);
• Участвовать в сборе прототипов витрин данных;
• Документировать разработанные решения;

Примеры задач:

• Построить модель обнаружения аномальных транзакций;
• Провести кластеризацию пользователей для выявления групп с подозрительным поведением;
• Настроить дашборды в Superset для мониторинга аномалий и метрик эффективности моделей;
• Создать Airflow DAG для переобучения моделей;
• Оптимизировать сложные SQL-запросы в ClickHouse для ускорения анализа больших объемов данных.

Ожидания от кандидата

Технические навыки:

• Опыт работы с Python (Pandas, Scikit-learn, PySpark, Numpy) для анализа данных и ML;
• Уверенное знание SQL (оконные функции, оптимизация) и опыт работы с PostgreSQL и ClickHouse;
• Навыки настройки Airflow для оркестрации ETL/ML-пайплайнов;
• Понимание потоковой обработки данных и работы с Elasticsearch\Clickhouse (поиск паттернов в логах);
• Опыт визуализации данных в Superset/Tableau и Grafana;
• Знание ClickHouse (оптимизация запросов, материализованные представления).

Предметные знания:

• Методы обнаружения аномалий (isolation forest, autoencoders) и кластеризации (DBSCAN, HDBSCAN);
• Базовое понимание архитектуры данных (хранилища, конвейеры, мониторинг).

Soft skills:

• Аналитическое мышление: умение интерпретировать сложные данные и предлагать решения;
• Проактивность: инициативность в улучшении процессов и моделей;
• Командная работа: взаимодействие с Data Engineers и аналитиками.

Будет преимуществом(опциональные навыки):

• Опыт работы с графовыми данными (выявление связанных сущностей);
• Знание Docker для контейнеризации задач;
• Настройка алертинга в Grafana/Kibana на основе данных из ClickHouse/Elasticsearch;
• Опыт в LLM, RAG, Agents.

Что предлагаем:

• Удалённо или офис Москва/СПБ (на выбор кандидата);
• Трудовой договор, график 5/2;
• Имеется юр.лицо с ИТ аккредитацией;
• ДМС, скидки от партнёров и бонусы в наших внутренних сервисах;
• Материальная помощь сотрудникам в трудных жизненных ситуациях;
• Зарплатный проект с возможностью экономить в отпусках.