Вакансии ozon банк: работа в IT и digital

Ozon Банк — это подразделение Ozon, где тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём инновационные продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и результаты.

Мы ищем опытного Data Scientist в команду антифрода Ozon Банк. Наша миссия — защищать пользователей от мошенничества. Опираясь на передовые инструменты аналитики, мощную инфраструктуру и машинное обучение, мы делаем наши продукты удобнее и безопаснее.

Вам предстоит:

• Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка;
• Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества;
• Участвовать в развитии графовой аналитики антифрода — R&D и прикладное использование;
• Настраивать мониторинг продакшн-моделей: алерты, анализ дрейфа, реакция на инциденты, процессы;
• Интегрировать внешние источники скоров (телеком, БКИ и т.п.) — от оценки экономики поставщика до организации ретро и коммуникации с закупками и юристами;
• Работать напрямую с заказчиками, доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта;
• Участвовать в создании реалтайм ML-сервисов и правил-эвристик;
• Автоматизировать процессы обработки и анализа данных:

Мы ожидаем:

• Опыт работы в Data Science от 3 лет, из них минимум 1-2 года в антифроде, кредитном скоринге или близких задачах — в банке или финтехе;
• Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения;
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения на практике;
• Полный жизненный цикл ML — от фича-инжиниринга до деплоя и мониторинга в проде; опыт с MLflow или аналогом;
• Отличные знания SQL, умение писать сложные запросы, включая оконные функции; опыт работы с большими данными — ClickHouse / Vertica / Spark / Hadoop;
• Бизнес-ориентированность — умение считать экономический эффект модели и объяснять заказчику технические метрики на языке бизнеса;
• Самостоятельность в проектах — способность взять кейс с нуля и довести до прода без постоянного контроля;
• Умение работать с данными и видеть закономерности и людей за ними;
• Навыки работы с инструментами визуализации данных;
• Гибкость и умение быстро переключаться между задачами;

Будет плюсом:

• Опыт построения realtime-моделей и их интеграции в продукты;
• Опыт с графовыми методами и графовыми БД;
• Опыт интеграции и переговоров с внешними поставщиками скоров;
• Опыт наставничества и менторинга младших сотрудников;
• Знание регуляторики ЦБ в части антифрода.

Ozon Банк — это подразделение Ozon, где тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём инновационные продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и результаты.

Мы развиваем новое R&D-направление в области Neural Networks, которое занимается улучшением ML-моделей розничного бизнеса. Основной фокус сейчас — кредитные риски, но также работаем с задачами в рекламе, uplift-моделировании, рекомендательных системах и других направлениях.

Мы ищем сильного Middle ML специалиста, который на первом этапе будет заниматься прототипированием и внедрением готовых R&D-решений, а затем постепенно сместит фокус в сторону самостоятельных исследований и разработки новых подходов.

Вам предстоит:

• Прототипировать и адаптировать современные Deep Learning / Neural Networks решения под реальные ML-задачи
• Улучшать существующие ML-модели розницы, в первую очередь в области кредитных рисков
• Доводить успешные R&D-решения до production совместно с командами разработки
• Исследовать новые архитектуры, подходы и методы машинного обучения
• Генерировать и проверять собственные ML-гипотезы
• Работать с задачами в области risk, рекламы, uplift, рекомендательных систем и других направлений

Мы ожидаем:

• Опыт работы с Deep Learning / Neural Networks и понимание основных подходов
• Опыт промышленного применения нейросетевых моделей — 1–2 внедрённых production-решения
• Уверенный Python и хорошие навыки работы с данными
• Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения
• Способность самостоятельно разбираться в новых ML-подходах и быстро прототипировать решения

Будет плюсом:

• Умение работать с PySpark и большими объёмами данных
• Опыт применения Neural Networks в кредитном скоринге

Ozon Банк — компания, в которой тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату.

Ищем лидера, который сможет возглавить команду ранжирования. Команда занимается всеми задачами Ozon Банка, связанными с ML для персонализации продуктов. Наша цель — создание платформы, которая поможет развивать различные направления бизнеса с помощью персонализации. Вам предстоит делать модели для таких бизнес-процессов, как подбор категорий повышенного кешбэка.

Стек: Python, Spark, ClickHouse, S3, PyTorch, CatBoost, LightGBM, MLflow, Airflow

Вам предстоит:

• отвечать за результат работы команды из 3 человек (с расширением по мере роста бизнеса)

• работать над полным циклом ML-проектов: от сбора данных и ETL до развертывания моделей и мониторинга

• генерировать и тестировать гипотезы, строить MVP и выводить их в продакшен

• оптимизировать и масштабировать пайплайны обработки данных и обучения моделей

• взаимодействовать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции решений

Мы ожидаем:

• опыт работы с Python, PySpark, ClickHouse, S3 (или аналогичными хранилищами)

• глубокие знания в ML/DL: PyTorch, CatBoost, LightGBM

• понимание ETL-процессов, feature engineering и работы с большими данными

• умение проектировать и поддерживать Airflow-пайплайны

• опыт вывода ML-моделей в прод, их оптимизации для работы в реальном времени, последующего мониторинга и поддержки

Будет плюсом:

• опыт в RecSys или Search-проектах

• практика внедрения нейросетевых моделей в продакшен

• знание методов онлайн- и офлайн-оценки рекомендательных систем

• опыт работы с распределенными вычислениями и оптимизацией производительности ML-систем

Ozon Банк — это подразделение Ozon, где тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём инновационные продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и результаты.

Мы ищем профессионала, который сможет внести значительный вклад в развитие нашей команды кредитного скоринга для розничных клиентов. Многое мы уже сделали, многое еще предстоит (в том числе ряд базовых вещей). Нужен человек, знакомый с лучшими практиками рынка. При этом способный генерировать и реализовывать идеи, как превзойти текущие стандарты индустрии. В том числе, комбинируя классический подход, возможности, которые дает экосистема Озон и новые идеи, возникающие в сообществе.

Вам предстоит:

• Разрабатывать и поддерживать ML-модели для кредитования физических лиц
• Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей
• Генерировать и применять в моделях новые фичи на основе новых источников данных
• Участвовать в постановке задачи, находить приоритетные направления для моделирования и прозрачно об этом рассказывать
• Разрабатывать и поддерживать сервисы для продового расчета моделей
• Анализировать эффективность моделей в проде, организовывать и дорабатывать мониторинг

Мы ожидаем:

• Опыт работы в кредитном скоринге от 2 лет
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания сложных SQL-запросов
• Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения. В том числе знание типовых пайплайнов для построения скоринговых моделей.
• Опыт работы c пакетами для анализа данных
• Общие представления о валидации и способах построения мониторинга моделей

Ozon Банк — компания, в которой тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и пути к результату.

Мы ищем профессионала, который сможет внести значительный вклад в развитие нашей команды кредитного скоринга для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей. Многое мы уже сделали, многое еще предстоит. Нужен человек, знакомый с лучшими практиками рынка. При этом способный генерировать и реализовывать идеи, как превзойти текущие стандарты индустрии. В том числе, комбинируя классический подход, возможности, которые дает цифровая платформа Озон и новые идеи, возникающие в сообществе.

Основной стек: Python, Hadoop, Pyspark, Git, Airflow.

Вам предстоит:

• Отвечать за разработку и поддержку ML-моделей для работы с юридическими лицами (PD, прогноз выручки, оценка залога и тд)
• Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей и повышения продуктивности работы команды
• Генерировать и применять в моделях новые фичи на основе новых источников данных, наполнять feature store
• Участвовать в постановке задачи, находить приоритетные направления для моделирования и прозрачно об этом рассказывать
• Разрабатывать и поддерживать сервисы для продового расчета моделей
• Анализировать эффективность моделей в проде, организовывать и дорабатывать мониторинг

Мы ожидаем:

• Опыт работы в кредитном скоринге от 2 лет
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания сложных SQL-запросов
• Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения. В том числе знание типовых пайплайнов для построения скоринговых моделей.
• Опыт работы c пакетами для анализа данных на Python3 (numpy, pandas, polars, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, hyperopr, optuna, etc)
• Общие представления о валидации и способах построения мониторинга моделей

Будет плюсом:

• Опыт работы с HDFS и Pyspark
• Навыки создания дагов Airflow и их последующее сопровождение
• Опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчётность, какие модели и как можно применять для анализа компаний