ml инженер финтеха

Команда AVO Bank создает новый технологичный розничный банк на рынке Узбекистана. Сервис позволяет клиентам самостоятельно получать банковские услуги через мобильное приложение и устройства самообслуживания.

• Формировать и развивать ML-стратегию банка совместно с бизнесом, рисками, продуктом, маркетингом и IT;
• Определять приоритетные ML-направления и формировать дорожную карту: кредитный скоринг, оценка дохода, antifraud, propensity-модели, churn, cross-sell, next-best-action, collection и daily banking;
• Отвечать за полный жизненный цикл ML-решений: от постановки задачи и подготовки данных до внедрения, мониторинга и оценки финансового эффекта;
• Руководить разработкой и развитием собственной Feature Platform банка для единого и воспроизводимого расчёта признаков в пакетных, offline- и online-сценариях;
• Развивать production ML-контур: реестр моделей, CI/CD, API-сервисы, мониторинг качества моделей, контроль drift, версионирование и переобучение;
• Проводить техническое и архитектурное ревью моделей, feature pipelines, ML-сервисов и интеграций;
• Организовывать A/B-тесты и пилоты, оценивать инкрементальный бизнес-эффект ML-решений;
• Управлять ML-проектами и командой Data Scientists: ставить задачи, контролировать качество, проводить code review, развивать специалистов и участвовать в найме;
• Выстраивать эффективное взаимодействие с Data Engineering, бэкенд-разработкой, Risk, Product, Marketing, CVM и другими подразделениями;
• Формировать стандарты разработки, валидации, документирования и эксплуатации моделей;
• Принимать ключевые решения по развитию ML-направления банка и обеспечивать внедрение моделей в реальные бизнес-процессы.

• Опыт технического лидерства, управления ML-проектами или командой Data Scientists;
• Сильные практические знания Machine Learning в финтехе;
• Опыт разработки и внедрения моделей в production;
• Понимание полного жизненного цикла модели: подготовка данных, feature engineering, валидация, deployment, мониторинг и переобучение;
• Глубокое понимание data leakage, selection bias, временной валидации, calibration, drift и интерпретации моделей;
• Опыт работы с Docker, CI/CD, API-сервисами и системами оркестрации;
• Понимание пакетных и real-time-архитектур, принципов Feature Store или Feature Platform;
• Опыт взаимодействия с Data Engineering и бэкенд-командами;
• Умение переводить бизнес-задачи в корректные ML-постановки и оценивать финансовый эффект решений;
• Способность самостоятельно принимать технические и архитектурные решения в условиях быстро меняющихся требований;
• Сильные коммуникационные навыки и умение объяснять сложные ML-решения бизнес-заказчикам.

• Трудоустройство в соответствии с ТК Республики Узбекистан;
• Оплачиваемый отпуск и больничные;
• Помогут с переездом в Ташкент;
• Высокая конкурентная заработная плата;
• Амбициозный проект, в котором предстоит играть одну из важнейших ролей.