Middle data scientist банковских продуктов

Описания нет

• Заниматься построением моделей чувствительности, склонности к продуктам банка и прогнозирования различных характеристик клиентов;
• Разрабатывать пайплайны для обработки данных с использованием LLM;
• Оптимизировать существующие модели банка;
• Тестировать новые источники данных для моделей;
• Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процесса кредитования юридических лиц с помощью моделей;
• Совместно с командами DE, MLOps и мониторинга внедрять модели в промышленные процессы;
• Презентовать бизнесу результаты работы и обсуждать применение моделей.

• Знание классического ML;
• Опыт построения uplift-моделей, моделей чувствительности и моделей рекомендаций;
• Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных;
• Уверенное владение ML-стеком Python: LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy;
• Умение работать с Spark, Hadoop и Hive;
• Знание SQL;
• Будет плюсом опыт работы с банковскими продуктами, опыт разработки и внедрения онлайн-моделей, опыт построения RAG и пайплайнов с LLM.

• Квартальная премия по результатам KPI;
• Гибкий график работы;
• Полная удалёнка или гибрид на выбор;
• ИТ-хабы в Москве, Питере и Екатеринбурге;
• Сезонный коворкинг в Сочи;
• Программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в клиниках, страхование и компенсацию 10 дней больничного;
• Оплата профильных конференций и курсов;
• Помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр;
• Доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям;
• Программа развития AI-грамотности с треками по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня.