ml engineer кредитного скоринга

Команда разрабатывает дата-продукты для банков на транзакционных данных национальной платёжной системы: кредитный скоринг, таргетинг и другие решения.

• Вести ML-проект от постановки бизнес-задачи и метрик до подготовки данных, разработки и обучения моделей, валидации, внедрения в продакшн, мониторинга и дообучения
• Разрабатывать модели кредитного скоринга, оценки дохода, таргетинга и другие дата-продукты на транзакционных данных
• Проектировать масштабируемые ML-пайплайны и ML-сервисы, интегрировать модели с информационными системами компании
• Формировать требования к данным, участвовать в развитии витрин и ETL-процессов, контролировать качество и актуальность данных
• Обеспечивать воспроизводимость и надёжность решений: версионировать данные и модели, настраивать CI/CD и автоматизированное тестирование, документировать эксперименты

• Высшее образование уровня магистра в области IT, математики, физико-технических или экономических наук
• Опыт в ML от 3 лет с моделями, выведенными в промышленную эксплуатацию
• Знание Python и экосистемы data/ML; опыт промышленной разработки, Git, code review, тестирования и CI/CD
• Знание классического ML: scikit-learn, XGBoost/LightGBM, регуляризация, cross-validation, работа с дисбалансом классов
• Опыт работы с PyTorch для задач классификации, регрессии и sequence-моделей
• Знание статистики и экспериментов: метрики качества, A/B-тесты, доверительные интервалы
• Знание SQL и опыт работы с DWH; pandas, polars, PySpark для пакетной обработки больших массивов данных
• Опыт работы с Docker, Kubernetes и оркестрацией пайплайнов: Airflow, Kubeflow, Prefect/Dagster
• Свободный русский язык
• Английский для работы с технической документацией
• Будет плюсом: опыт с LLM и связанными инструментами (Hugging Face, LangChain, векторные БД), lakehouse-платформами (Iceberg, IOMETE), кредитным скорингом или платёжными системами

• Условий в вакансии нет