Чем предстоит заниматься
  • Разрабатывать и строить модели классического машинного обучения для прогнозирования.
  • Оптимизировать бизнес‑процессы, учитывая ограничения (MILP и др.) и используя построенные прогнозные модели.
  • Подготавливать и обрабатывать данные, создавать пайплайны для обучения моделей.
  • Интегрировать готовые модели в текущую инфраструктуру компании.
  • Повышать производительность и масштабируемость решений, обеспечивая их надёжную работу в продакшене.
Наши пожелания к кандидатам
  • Знать продвинутые методы решения оптимизационных задач и иметь опыт их применения с бизнес‑ограничениями (MILP и др.).
  • Уметь работать с библиотеками и солверами оптимизации (Pyomo, OR‑Tools, PuLP, Gurobi и др.).
  • Владеть Python на уровне промышленной разработки.
  • Иметь опыт построения классических моделей ML и глубокие знания классических методов машинного обучения.
  • Понимать принципы создания производственных ML‑систем (MLOps, пайплайны).
  • Уметь писать SQL‑запросы и работать с реляционными базами данных.
  • Желателен опыт работы с PySpark для обработки больших объёмов данных.
  • Навыки оптимизации вычислительных нагрузок.
  • Фокус на бизнес‑ценности разрабатываемых решений.
  • Умение эффективно работать в команде, взаимодействовать с аналитиками, инженерами данных и продакт‑менеджерами.
  • Системное мышление, внимание к деталям и способность предлагать практичные, реализуемые решения.
Что мы предлагаем
  • Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
  • Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей
  • Конкурентную заработную плату, соцпакет;
  • Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
  • Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
  • Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
  • Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
  • Квартальный бонус по результатам работы;
  • ДМС, страхование жизни;
  • Корпоративное обучение.
Как с нами связаться
По всем интересующим вопросам обращайтесь к сотруднику отдела по подбору персонала: Грандель Анастасия Алексеевна
AGRANDEL@ALFABANK.RU

Откликнуться на вакансию

Расскажите нам о себе, и мы обязательно свяжемся с вами

Фамилия
Имя
Отчество
Электронная почта
Телефон
Файл с резюме
Ссылка на резюме
Необязательно
до 10 МБ
(.doc,.pdf,.docx,.rtf)

Добавить ссылку на резюме hh.ru или superjob.ru
Поделиться вакансией