ML / DS Engineer Classic ML

Описания нет

• Разрабатывать и внедрять модели классического машинного обучения: градиентный бустинг, логистическую регрессию, случайный лес и линейные модели
• Решать бизнес-задачи кредитного скоринга, прогнозирования оттока, оценки рисков, построения рекомендательных систем и прогнозирования временных рядов
• Создавать и отбирать признаки, работать с большими объёмами структурированных данных
• Строить пайплайны обучения и валидации с учётом требований к интерпретируемости
• Разрабатывать пайплайны для A/B-тестирования и пострелизного мониторинга моделей
• Интегрировать модели в продуктовую среду через API и инструменты оркестрации
• Уточнять бизнес-метрики с заказчиком, презентовать результаты и писать техническую документацию

• Коммерческий опыт разработки в Data Science / ML
• Глубокое знание Python, pandas, numpy, scikit-learn и одного из фреймворков градиентного бустинга
• Уверенное владение SQL, умение писать сложные запросы и работать с большими данными
• Понимание метрик качества классификации, регрессии и ранжирования
• Опыт построения сквозных ML-пайплайнов от выгрузки данных до развёртывания и мониторинга
• Знание инструментов MLOps: MLflow, DVC; опыт работы с CI/CD для ML-проектов
• Будет плюсом: опыт с uplift-моделированием, опыт в кредитном скоринге, практическое применение AI-инструментов в коммерческой разработке с проверкой результата и соблюдением конфиденциальности

• Условий в вакансии нет