Мы — команда специалистов по ML и AI, которые создают интеллектуальные решения для кредитования жилой недвижимости. Наш продукт объединяет классические методы финансового моделирования и современные технологии машинного обучения, чтобы сделать процесс оценки и принятия решений более точным, быстрым и комфортным.
Мы строим модели, которые работают в реальных банковских процессах: от прогноза стоимости квадратного метра до оценки сроков и бюджетов строительства жилых комплексов. Помимо классического ML, мы развиваем направления Computer Vision и AI-агентов для автоматизации сложных сценариев. Если вам интересно работать с данными, которые напрямую влияют на бизнес-решения, и проходить путь от гипотезы до production-модели, нам по пути.
Обязанности:
- Исследование данных и генерация гипотез: поиск закономерностей, feature engineering, проверка взаимосвязей
- Разработка и обучение классических ML-моделей: регрессия, бустинги (CatBoost, LightGBM, XGBoost), ансамбли
- Полный цикл разработки модели: от первичного анализа данных до внедрения в production и мониторинга
- Валидация и интерпретация моделей: кросс-валидация, оценка стабильности, SHAP
- Участие в смежных проектах: CV-модели, AI-агенты и RAG-системы для автоматизации процессов
- Плотное взаимодействие с бизнесом: формализация требований, защита результатов, презентация моделей
- Участие в развитии ML-инфраструктуры: пайплайны обучения, мониторинг, воспроизводимость экспериментов
Требования: - Уверенный Python (1,5+) для анализа данных и разработки: pandas, numpy, matplotlib/seaborn
- Сильный классический ML: sklearn, CatBoost, LightGBM, XGBoost — опыт обучения, тюнинга и вывода в прод
- Понимание метрик качества моделей, опыт кросс-валидации и оценки стабильности
- Опыт feature engineering на табличных данных: генерация, отбор, кодирование признаков
- Умение интерпретировать модели: SHAP, feature importance
- Опыт работы в команде: Git, Jira, Confluence
- Способность самостоятельно пройти путь от сырых данных до работающей в проде модели
- Желательные:
-
Опыт с Computer Vision: классификация, object detection
-
Опыт разработки AI-агентов и RAG-систем (LangChain, LangGraph, векторные БД)
-
Опыт работы с реляционными БД и написания SQL-запросов
-
Понимание рынка недвижимости, кредитного анализа, опыт работы с финансовыми или строительными данными
Условия: - Официальное трудоустройство, стабильная "белая" зарплата
- График 5/2, рабочий день с 9:00
- Работа в офисе в команде профессионалов
- Возможности для профессионального роста и обучения
- Участие в масштабных и значимых для страны проектах
- ДМС, корпоративные мероприятия, поддержка наставников
-