Специалист по интеллектуальному анализу данных (Middle/Middle+)

Чем предстоит заниматься

Погружение: разобраться в бизнес контексте, данных и инфраструктуре.
Анализ текущего решения: изучить существующее решение и найти его слабое место — как в самом подходе, так и в таргете, признаках при наличии.
R&D: Опробовать разные ML подходы: классификация, кластеризация, uplift и ранжирующие модели, нейросети (можно часть из них). Сравнить имеющееся решение и опробованные
Валидация: проверить качество offline метриками (AUC/PR, NDCG для ранжирования, uplift метрики и др.), убедиться, что есть статистически значимый прирост в точности
Итог: написать статью/отчёт со сравнением методов. Если получится — запускаем лучшее решение в прод в параллель с имеющимся и проводим ABC тест.

Наши пожелания к кандидатам

Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL. Базовое понимание PySpark — плюс.
Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели (плюс), работа с дисбалансом, калибровка.
Deep Learning / RecSys / NLP - плюс: Базовые представления о нейронных сетях (MLP, embeddings), рекомендательных системах и NLP задачах.
Математика и аналитика: Теория вероятностей, доверительные интервалы, статистические тесты, бутстрэп.
Soft skills: Чёткая коммуникация и самостоятельность в отладке кода.

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: Пономарева Анастасия Сергеевна

Расскажите нам о себе и мы обязательно свяжемся с вами