Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
Ozon Банк создаёт финансовые продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Команда антифрода защищает пользователей от мошенничества и делает продукты банка удобнее и безопаснее.
задачи
Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла для кредитных продуктов банка: онбординговые и транзакционные;
Анализировать большие объёмы данных, выявлять аномалии и паттерны мошенничества;
Развивать графовую аналитику антифрода, заниматься исследованиями и прикладным применением;
Настраивать мониторинг моделей в продакшене: алерты, анализ дрейфа, реакцию на инциденты и процессы;
Интегрировать внешние источники скоров: оценивать экономику поставщиков, организовывать ретро и взаимодействовать с закупками и юристами;
Работать с заказчиками и доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта;
Участвовать в создании реалтайм-сервисов машинного обучения и правил-эвристик;
Автоматизировать обработку и анализ данных.
требования
Опыт работы в Data Science от 3 лет;
От 1–2 лет опыта в антифроде, кредитном скоринге или близких задачах в банке или финтехе;
Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения;
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и практический опыт их применения;
Опыт работы с полным циклом ML: от разработки признаков до развёртывания и мониторинга в продакшене; знание MLflow или аналога;
Отличное знание SQL, умение писать сложные запросы, в том числе с оконными функциями;
Опыт работы с большими данными: ClickHouse, Vertica, Spark или Hadoop;
Умение оценивать экономический эффект модели и объяснять заказчикам технические метрики на языке бизнеса;
Умение самостоятельно вести проекты от начала до запуска в продакшене;
Умение работать с данными, замечать закономерности и учитывать людей за ними;
Навыки работы с инструментами визуализации данных;
Гибкость и умение быстро переключаться между задачами;
Будет плюсом опыт построения и интеграции реалтайм-моделей, работа с графовыми методами и графовыми базами данных, интеграция и переговоры с внешними поставщиками скоров, наставничество младших сотрудников, знание регуляторики ЦБ в части антифрода.
.svg)
