Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.
ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.
Сфера:
Ищем Data Scientist в команду развития ML-моделей крупного банка.
Предстоит работать над задачами прогнозирования клиентского поведения, построения рекомендательных моделей, оценки чувствительности клиентов к банковским продуктам и оптимизации процессов кредитования юридических лиц.
В работе используются классические алгоритмы машинного обучения, большие массивы данных и современные инструменты ML. Также команда развивает решения с применением LLM.
Мы ожидаем:
Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения.
Опыт разработки uplift-моделей, моделей чувствительности или рекомендательных систем.
Практический опыт разработки и промышленного внедрения ML-моделей на табличных данных.
Уверенное владение Python и библиотеками LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy.
Опыт работы с большими данными и инструментами Apache Spark, Hadoop, Hive.
Уверенное знание SQL.
Понимание полного жизненного цикла ML-моделей: от подготовки данных и обучения до внедрения и мониторинга.
Будет плюсом:
Опыт работы в банковской или финансовой сфере.
Опыт разработки моделей для кредитования, прогнозирования клиентского поведения или рекомендаций банковских продуктов.
Опыт разработки и внедрения онлайн-ML-моделей.
Практический опыт работы с LLM, RAG и построения LLM-пайплайнов.
Задачи:
Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования клиентского поведения, склонности к банковским продуктам и других характеристик клиентов.
Построение uplift-моделей, моделей чувствительности и рекомендательных систем.
Оптимизация и повышение качества существующих моделей.
Разработка пайплайнов обработки данных с использованием LLM.
Исследование новых источников данных, генерация и проверка гипотез.
Разработка ML-решений для улучшения процессов кредитования юридических лиц.
Совместная работа с командами Data Engineering, MLOps и мониторинга для внедрения моделей в промышленную эксплуатацию.
Презентация результатов моделирования бизнес-заказчикам.
Мы предлагаем:
Art Family
Москва
до 150000 RUR
Москва
до 150000 RUR