ML engineer

Описания нет

• Создание прогнозных моделей для классических банковских задач (кредитный скоринг, отток клиентов, рекомендательные системы, антифрод, склонность к продуктам).
• Настройка полного цикла жизни моделей от сбора сырых данных до вывода в промышленную эксплуатацию (MLOps пайплайны, CI/CD для ML).
• Оптимизация витрин данных, генерация и отбор фичей (Feature Engineering), а также контроль качества входных данных (Data Quality).
• Настройка дашбордов для контроля стабильности моделей в проде (отслеживание дата-дрифта и концепт-дрифта).
• Обсуждение требований с продуктовыми командами и аналитиками, перевод бизнес-задач на язык метрик машинного обучения.

• 1-2 года в роли ML-инженера или Data Scientist.
• Обязателен успешный опыт реализации ML-проектов в банковской сфере (понимание логики кредитных конвейеров, транзакционных данных или маркетинговых кампаний).
• Отличное владение Python и классическим ML-стеком (Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, CatBoost).
• Уверенное знание SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация).
• Опыт контейнеризации приложений (Docker) и написания API для моделей (FastAPI, Flask).
• Опыт работы с системами контроля версий (Git) и инструментами логирования экспериментов (MLflow / ClearML / W&B).
• Будет плюсом: Опыт работы с инструментами обработки больших данных (PySpark, Hadoop/Hive) будет преимуществом

• Конкурентную заработную плату и бонусы за персональную эффективность;
• График работы 5/2 с 9:00-18:00 в комфортном офисе;
• Жизнь внутри компании с ее корпоративными мероприятиями: тимбилдинги, челленджи, спортивные турниры, благотворительные акции;
• Заботу о здоровье с медицинским страхованием, а также DayOff в честь дня рождения и за выслугу лет;
• Выгодную рассрочку в крупные фитнес-клубы;
• Доступ к корпоративной библиотеке для непрерывного обучения и саморазвития.