data scientist

Система фрод-мониторинга Сбербанка обеспечивает защиту клиентов во всех каналах обслуживания, от мобильных приложений и покупок в интернете до визитов в офисы. Команда занимается разработкой и внедрением AI-моделей по выявлению мошенничества.

• Разрабатывать витрины данных, агрегаты и создавать новые признаки на базе собственного Feature Store;
• Исследовать кейсы мошенничества, разбирать схемы и паттерны, изучать механику реализации атак;
• Разрабатывать, обучать и анализировать работу ML-моделей, оценивать их качество и метрики;
• Выводить модели в продакшен, настраивать мониторинг, оценивать бизнес-эффект от внедрения.

• Опыт коммерческой разработки и вывода ML-моделей в продакшен от 2 лет (задачи классификации и ранжирования);
• Отличные навыки Python и SQL, включая написание сложных оптимизированных запросов;
• Опыт подготовки табличных данных для обучения и инференса, построение витрин, агрегатов, генерация признаков и работа с большими объемами данных;
• Отличные знания классического машинного обучения (градиентный бустинг, случайный лес и др.) и метрик;
• Будет плюсом опыт работы с PySpark, Hadoop, автоматизация пайплайнов работы с данными (Airflow) и ML-пайплайнов (DVC, MLflow), знание DL-архитектур для табличных данных и последовательностей.

• Работа в большой команде DS Антифрода;
• Доступ к мощному вычислительному кластеру и современным средам разработки, включая GPU;
• Офис в СберСити (м. Кутузовская).