Data Scientist / Deep Learning engineer (Нейронные сети / Time series / Transformers)

Ищем эксперта Data Science (Deep Learning для временных рядов / последовательных данных) для компании из сферы финтех под задачи кредитного скоринга и рекомендательных систем.

Проект

Проект представляет собой крупный финтех, ядром линейки продуктов которого являются скоринги физлиц для оценки кредитоспособности на всех этапах жизненного цикла клиента кредитных и некредитных организаций.

Ищем DS на роль эксперта с фокусом на применение глубокого обучения в моделях скорингов физлиц.

• Мы хотим обучить нейросети (RNN, Transformer) работать с сырыми последовательностями в текущих кредитных и транзакционных данных, чтобы выявлять паттерны, недоступные классическим методам.
• Особенность наших данных – неравномерные временные интервалы (irregular time intervals) между событиями, наличие цензурированных наблюдений (например, кредит ещё не закрыт) и пропусков, что требует использования специальных техник маскирования (masking) и работы с частичными последовательностями. Знание этих аспектов будет вашим преимуществом.

Команда

В направлении скоринга задействовано 10 Data Scientists (грейды middle, senior). Расширяем команду в связи с новым направлением по нейронным сетям.

• В случае успешной практики применения DL, готовы дополнительно инвестировать в развитие направления.
• Если вы хотите не просто применять готовые методы, а создавать новое, участвовать в непрерывном RnD и внедрять его в практику применения – вам к нам.

Стэк

Нейронные сети для временных рядов/последовательных данных (Transformers, RNN, LSTM, GRU) + классик ML (скоринги).
Pytorch, Keras/TensorFlow, Python, pandas, numpy, matplotlib, sklearn, lgbm, xgb, Hadoop, Greenplum.

Чем предстоит заниматься

• Проведение RnD по обучению нейросетевых моделей на околосырых данных в виде последовательностей.
• Фокус на построении нейронных сетей для оценки кредитоспособности физлиц на различных этапах жизненного цикла клиента (предварительное одобрение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство), в дальнейшем потенциально модели склонности и эластичности, Next Best Offer\Action).
• Полный цикл работы над моделью: от этапа заказа до вывода в продакшн.
• Взаимодействие с вертикалью продуктов при формализации бизнес-инициатив, защиты результата в зоне ответственности DS.

Что ожидаем от тебя

• Опыт работы не менее 3х лет в роли Data Scientist.
• Опыт работы с нейронными сетями для последовательных данных (временные ряды, транзакционные логи, поведенческие последовательности, кредитные истории).
• Знание архитектур: RNN, LSTM, GRU, Transformer (например, Time Series Transformer).
• Опыт с LLM (GPT, Llama), классический NLP (BERT) будет преимуществом, но без работы с последовательностями не является релевантным. Однако, если у вас есть также проекты с рядами и классическим ML – мы будем рады рассмотреть в рамках другой вакансии.
• Опыт работы с большими объемами данных (выборки десятки млн наблюдений и тысячи событий на клиента).
• Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Greenplum, Oracle, MSSQL, PostgreSQL).
• Опыт работы в сфере финтеха (банки, МФО, кредитные бюро, крупные агрегаторы данных и т.д.) – будет плюсом.
• Будет плюсом понимание модификаций внимания и подходов к сжатию последовательностей.

Что готовы предложить

• Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус.
• Оформление по ТК РФ.
• Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
• Удаленный формат работы (в пределах РФ!). Офис находится в г. Москва.
• ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
• Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
• Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
• Выдаем корпоративную технику (Windows, Lenovo ThinkPad).
• Возможности для роста внутри компании.

Как мы проводим собеседования

1. 25-30 минут – общение с рекрутером (видео встреча).

2. 60 минут – техническое интервью (видео встреча) – разговор про опыт; лайвкодинг: SQL-задачи, Python-задача; блок вопросов по классическому ML.

3. 60 минут – второе техническое интервью (видео встреча) – теория и задачи по нейронкам.

4. Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).

5. Оффер-колл, обсуждение даты выхода на работу.

Мы стараемся как можно быстрее принимать решения!