Чем предстоит заниматься
Исследовать и прототипировать новые методы контроля качества данных на наших данных.
- Проектировать ML- и статистические контроли для выявления аномалий, дрейфа распределений, деградации свежести данных, нарушений сезонных паттернов и нетипичных комбинаций метрик.
- Строить базовые ожидания по DQ-метрикам: row_count, null_rate, unique_count, свежесть данных, доли категорий.
- Подбирать подходящие методы под конкретную задачу: от простых правил и статистических проверок до ML-моделей.
- Валидировать контроли без готовой разметки: проверять их на исторических данных, использовать синтетические аномалии, shadow mode и анализ ложных срабатываний.
- Интегрировать решения в production-пайплайны: Airflow, PySpark, Hive/Hadoop.
- Настраивать алертинг для операционных команд и сопровождать решения в production.
Наши пожелания к кандидатам
- Опыт в ML / Data Science от 3 лет.
- Уверенное владение Python (pandas, numpy, scikit-learn) и SQL.
- Ключевой стек: Python, SQL, Airflow, PySpark, Hadoop/Hive, MLflow.
- Сильная база по математической статистике и классическому машинному обучению: линейные модели, деревья, бустинги.
- Опыт с методами выявления аномалий и/или обнаружения дрейфа данных.
- Опыт работы с временными рядами.
- Опыт вывода моделей в production, их мониторинга и версионирования.
- Понимание, где действительно нужен ML, а где достаточно правила, SQL-проверки или статистического базового контроля. Будет плюсом
- Опыт построения DQ-фреймворка, системы мониторинга качества данных или мониторинга ML-моделей в production.
- Опыт мониторинга признаков и скорингов моделей: дрейф признаков, дрейф скорингов, delayed labels.
- Опыт с Kafka, Flink или Spark Structured Streaming.
- Опыт работы с банковскими, финансовыми или транзакционными данными.
- Опыт с объяснимостью моделей: SHAP, permutation importance, анализ причин срабатывания контроля.
- Опыт настройки алертинга и дашбордов для операционных команд.
Что мы предлагаем
- Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
- Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram
- 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;
- Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК
- Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня
Как с нами связаться
По всем интересующим вопросам обращайтесь к сотруднику отдела по подбору персонала: Пономарева Анастасия Сергеевна
APONOMAREVA7@ALFABANK.RU