Стажёр Data Scientist в команду персонализации и CVM

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Предлагаем присоединиться в роли Data Scientist и работать над проектом заказчика.

Заказчик — это современная, быстрорастущая ИТ-компания (c 2020 года), специализирующаяся на цифровых решениях для крупнейших финансовых организаций. Акцент на инновациях: финтех-продукты, работа с большими данными, цифровизация бизнес-процессов.

Почему это будет интересно?

• возможность повышения квалификации на проекте одного из лидеров рынка;
• современный технический стек.
  

Чего мы ждем от специалиста?

• опыт работы в роли Data Science от 3-х лет;
• наличие высшего технического или финансового образования;
• знания основных алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации;
• опыт работы с большими объемами данных (Hadoop, PySpark/Spark и SQL), опыт оптимизации запросов;
• опыт разработки моделей на языке Python;
• опыт применения теории вероятности и математической статистики;
• знания английского языка.

Будет плюсом:

• понимание экономических процессов и знание финансовых или бизнес показателей;
• опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения физлиц;
• опыт разработки моделей для расчета CLTV;
• - опыт A/B тестирования;
• опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue);
• опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL);
• опыт работы с системой контроля версий Git;
• Research лучших практик в решении задач;
• знания финансовой математики, случайных процессов и стохастического анализа.

Что мы предлагаем?

• Хорошая зарплата: уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности.

• Развитие: долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review.

• Комфорт и свобода: релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников.

• Обучение: доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер).

• Социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные.

• Корпоративная жизнь: тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия.

Наши офисы:

• Москва (БЦ “Башня Империя”, 50 этаж),

• Санкт-Петербург (Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж),

• Казань (Н. Ершова, 76/1),

• Самара (IT парк Монте Роза).
  
  Откликайтесь, если вы готовы расти и развиваться вместе с командой ASTON! Наш рекрутер свяжется с вами, чтобы обсудить детали.

Обязанности:

• Формирование и развитие команды DS/ML: участие в найме, онбординг новых сотрудников;
• Распределение задач между специалистами, контроль нагрузки и сроков;
• Оценка эффективности сотрудников, разработка индивидуальных планов развития;
• Менторинг: код-ревью, повышение уровня компетенций команды;
• Определение технической стратегии направления: выбор моделей, фреймворков, инструментов и архитектурных решений;
• Проектирование и запуск ML-проектов полного цикла — от постановки бизнес-задачи до вывода модели в продакшн;
• Обеспечение качества решений: валидация моделей, A/B-тестирование, контроль метрик в проде;
• Разработка и внедрение стандартов: MLOps-практики, CI/CD для ML, версионирование данных и моделей, мониторинг;
• Декомпозиция задач, приоритизация бэклога.

Требования:

• Глубокое понимание классического DS/ML: линейные алгоритмы, деревья и ансамбли (XGBoost, LightGBM, CatBoost), кластеризация;
• Хорошее знание статистики: A/B-тестирование, оценка статистической значимости, байесовский подход, причинно-следственный анализ и т.д.;
• Уверенный Python (numpy, pandas, scikit-learn) и продвинутый SQL (оконные функции, оптимизация запросов);
• Практика полного цикла: от формулировки бизнес-задачи до отбора признаков, обучения, валидации, калибровки и интерпретации моделей;
• Умение выбирать метрики под задачу и определять качество моделей;
• Построение ML-пайплайнов и data pipeline: Airflow, ETL / ELT-процессы
  MLOps: версионирование данных и моделей (MLflow, DVC), оркестрация экспериментов, воспроизводимость;
• Деплой и поддержка моделей: контейнеризация (Docker, Kubernetes), мониторинг (дрейф данных, качество предсказаний, алертинг), стратегии переобучения.

Условия:

• Ежеквартальные премии;
• Корпоративные предложения по фитнесу;
• Корпоративные скидки на онлайн обучение в Skyeng для вас и ваших близких;
• Бесплатная подписка на библиотеку электронных курсов «LERNA.KZ», где собраны сотни электронных курсов от известных онлайн-школ SkillFactory, GeekBrains и Skillbox;
• Приятная рабочая атмосфера в современном офисе в деловой части города;
• Возможность строить карьеру в одном из крупнейших банков Казахстана.