ML-разработчик (Middle+, банковский проект)

Мы в поисках ML-разработчика (Middle+) на проект крупного банка на задачи по разработке аналитических решений для продажи валюты и драгоценных металлов.

Чем предстоит заниматься:

• Овладеть вместе с командой новыми методами разработки ML-моделей: создание моделей покупательского поведения и системы прогнозирования.
• Изучить в составе команды процесс разработки агентов искусственного интеллекта: использование low-code платформ и выполнение самостоятельного полного цикла разработки.
• Осуществлять интеграцию корпоративных хранилищ данных с операционной системой посредством технологий Kafka и API-интерфейсов.
• Создавать специализированные сервисы и приложения с применением платформы OpenShift.
• Участвовать в подборе технологических решений, проектировании и согласовании архитектурных аспектов совместно с архитекторами.
• Поддерживать разработку и сопровождение процессов извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL).

Для нас важно:

• Опыт разработки ML-решений не менее 3-х лет.
• Высшее образование в области экономики, математики, статистики или программирования.
• Глубокое владение языком запросов SQL, включая JOIN, оконные функции и Common Table Expressions (CTE).
• Продвинутые знания Python, особенно библиотеки pandas и scikit-learn.
• Опыт работы с платформами больших данных Hadoop (Hive, Spark) и Greenplum.
• Базовые представления о машинном обучении: классификация, кластеризация, крупные языковые модели (LLM), искусственные интеллектуальные агенты (AI-агенты).
• Навык работы с инструментами управления проектами и документооборотом (Jira, Confluence).
• Способность анализировать бизнес-задачи и предлагать соответствующие ML-решения.
• Осведомленность о ключевых показателях эффективности моделей и умение интерпретировать их в контексте бизнеса.
• Понимание основ баз данных и организации хранения данных (DWH, нормальные формы, структуры данных типа «звезда/снежинка», индексация, партиционирование, запросы к планам исполнения).
• Практический опыт построения процессов обработки данных (ETL), знакомство с Airflow, лямбда-архитектурой, пакетной и потоковой обработкой данных.
• Понимание этапов разработки и внедрения ML-продуктов.
• Хорошее знание принципов взаимодействия с веб-сервисами через REST API и работа с распределенными системами сообщений (Kafka).
• Начальное представление о контейнерах OpenShift для деплоймента ML-приложений.
• Опыт визуализации результатов анализа и моделирования с использованием matplotlib.

Главный принцип SkillStaff - Выбирай!

• ЭКСПЕРТИЗА. Делай выбор в пользу проектов с разным уровнем сложности и экспертных команд, где можно работать с лучшими специалистами и обмениваться опытом.
• РАЗНООБРАЗИЕ ПРОЕКТОВ. Выбирай из сотен компаний и проектов то, что интересно и полезно для твоего роста. SkillStaff помогает реализовывать ежегодно порядка 500 различных ИТ-проектов для крупного бизнеса.
• Офисный формат работы. Комфортабельный офис находится в пешей доступности от ст. м. Деловой центр.