Руководитель отдела Data Science (GenAI)

Крупнейший частный банк, который входит в ТОП-10 работодателей РФ и активно развивает направление ML и AI.

Проекты связаны с разработкой скоринговых моделей для розничного бизнеса, а также банковских корпоративных функций.

• Работа предполагает чистую разработку, построение ML-моделей.

• Уверенное владение Python и SQL.
• Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели, работа с дисбалансом, калибровка. Уверенное владение Python и SQL.
• Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели, работа с дисбалансом, калибровка.

• Формат: удаленка или гибрид
• Оформление: по ТК РФ, «белая» зарплата + бонусы.
• ДМС (стоматология) + страхование жизни.
• Оплата сертификаций и курсов (Coursera, Udemy и др.).

Selecty - аккредитованная IT-компания, оказывающая услуги в сфере IT-аутсорсинга.

Работаем на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка РБК Топ-500. Расскажите нам о себе и мы обязательно свяжемся с вами!

Ищем ML Engineer для нашего клиента — российской IT-компании, специализирующейся на кибербезопасности, исследовании угроз и разработке собственных продуктов защиты информации. Компания развивает новое продуктовое направление и создает решения для анализа угроз и защиты конечных устройств.

Чем предстоит заниматься:

• Внедрение ML- технологий в существующие процессы и продукты;
• Разработка тестовых сценариев и оценка качества моделей в соответствии с целевыми метриками;
• Обучение, валидация и тестирование ML-моделей;
• Оптимизация моделей для работы с учетом ограничений целевого устройства;
• Подготовка моделей к интеграции и участие в процессе их внедрения;
• Тесное взаимодействие с командой Embedded при интеграции ML-решений.

Требования:

• Коммерческий опыт работы с Machine Learning и Deep Learning;
• Уверенное владение Python и PyTorch;
• Опыт production-внедрения ML-моделей: обучение, валидация, deployment и последующий мониторинг качества;
• Практический опыт работы с поведенческими моделями, anomaly detection и/или задачами классификации;
• Понимание современных архитектур глубокого обучения: Transformers, LSTM, GNN. Не требуется production-опыт с каждой архитектурой — важны понимание принципов их работы, областей применения и практический опыт хотя бы с частью из них;
• Опыт работы с метриками качества ML-моделей, понимание FPR (False Positive Rate) будет преимуществом;
• Практический опыт работы с Docker и Git.

Условия:​​​​​​​

• Официальное трудоустройство, работа в аккредитованной IT-компании;

• Оплата питания;

• Доплата за отпуск до оклада 6-8 недель в год;;

• Оплачиваемый больничный 100% 14 дней в год, а так же 5 day off в год по согласованию с руководителем;

• Офисный формат работы с 09:30 до 18:30 с перерывом на обед: комфортный офис класса А рядом с метро, массажные кресла, фрукты, десерты, настольный теннис.