Старший специалист по интеллектуальному анализу данных

Чем предстоит заниматься

Погрузиться в бизнес-контекст, данные и инфраструктуру;
Проанализировать текущее решение: изучить существующий подход, выявить слабые места в методологии, таргете и признаках (при наличии);
Опробовать различные ML-подходы: классификацию, кластеризацию, uplift-модели, ранжирующие модели, нейросети (часть из них). Сравнить текущее решение с новыми методами;
Проверить качество offline-метриками (AUC/PR, NDCG для ранжирования, uplift-метрики и др.), убедиться в наличии статистически значимого прироста точности;
Написать статью/отчёт с сравнением методов. Если результаты успешны — запустить лучшее решение в продакшн параллельно с текущим и провести ABC-тестирование.

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: Грандель Анастасия Алексеевна

Расскажите нам о себе, и мы обязательно свяжемся с вами