Москва, улица Большая Ордынка, 40с4
Метро: ОктябрьскаяFull-stack ML/AI команда с продуктовым мышлением. Внедряем ML/AI в бизнес Финтех/Банка.
Мы в поиске сильного ML-инженера/DS, готового усилить направление ML в B2B.
Стань частью команды!
Вам предстоит:
Разрабатывать ML модели для направления Розницы Банка;
Решать комплексно задачи от бизнеса, задачи продвижения продаж, CRM;
Выводить модели в production;
Исследовать новые подходы для повышения метрик продукта;
Исследовать новые источники данных разных модальностей;
Принимать непосредственное участие в разработке ML инфраструктуры;
Выстраивать мониторинг за стабильностью моделей и фичей.
Формат работы - гибридный или удаленный по договоренности с руководителем.
Вы нам подходите, если :
Вы имеете подтвержденный опыт работы в DS/ML от 3 лет, а также от года в банках/fintech/marketplace/телекоме;
Отлично владеете классическим ML и DL, имеете опыт решения задач клиентского скоринга, lookalike-моделирования, response-моделирования, propensity-моделей или ранжирования клиентских аудиторий.
Имеете опыт участия во внедрение моделей в прод;
Имеете опыт построения воспроизводимых ML-пайплайнов, версионирования экспериментов, данных, конфигов и артефактов, желательно с использованием DVC.
Понимаете, как оценивать ML-модели не только offline-метриками, но и через пилоты, A/B-тесты, holdout/control группы и бизнес-KPI.
Имеете опыт построения проверок качества данных: свежесть, дубли, пропуски, стабильность распределений, контроль схемы и мониторинг входных данных модели.
Умеете переводить бизнес-задачу в ML-постановку: формировать таргет, определять аудиторию, выбирать метрики, объяснять ограничения модели и интерпретировать результат для заказчика.
Владеете Python, Spark, Git, SQL;
Будет плюсом:
Опыт построения мониторинга за работой моделей;
Опыт внедрения/использования систем версионирования экспериментов;
Опыт распределённого обучения
Опыт промышленного использования S3, trino, Airflow, Git, Clickhouse
Опыт проектирования корректной валидации для CRM-коммуникаций: treatment/control, holdout, uplift, response rate, conversion uplift, incremental effect, etc.