ML - инженер

Мы ожидаем:

• 5+ лет в ML/Data Science.
• Работа с поведенческими данными: fraud, churn, scoring, персонализация.
• Менторство или техническое лидерство.

Технические навыки:

• Python на уровне production-кода.
• Классический ML: деревья, ансамбли, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost).
• Anomaly detection: Isolation Forest, One-Class SVM, statistical methods.
• Feature engineering на табличных данных.
• SQL: PostgreSQL, ClickHouse, сложные аналитические запросы, оптимизация.
• Опыт построения ETL-пайплайнов (Airflow, dbt, dagster).
• Вывод моделей в production.

Коммуникация:

• Участие в обсуждениях, предложение решений.
• Презентация результатов команде и заказчику.
• Умение объяснять сложное простыми словами.

Будет плюсом:

• Опыт в антифроде, рекомендательных системах или SIEM/UEBA.
• Временные ряды (ARIMA, Prophet).
• Deep Learning (PyTorch, autoencoders).
• Docker, Kubernetes.

Ключевые задачи:

• Строить модели детекции аномалий аудита SQL-запросов.
• Разрабатывать профили поведения пользователей: что нормально, что отклонение.
• Определять, какие данные нужно собирать для детекции аномалий.
• Проектировать и тестировать фичи на табличных данных.
• Выводить модели в production и следить за качеством.
• Строить и оптимизировать дата-пайплайны: витрины, ETL, подготовка данных.
• Участвовать в архитектурных решениях, код-ревью, менторить коллег.