Генерация и тестирование гипотез для улучшения процессов банка с помощью моделей.
Совместно с командами DE, MLOps, мониторинга внедрение моделей в промышленные процессы.
Презентация бизнесу результаты работы, обсуждение применения моделей.
Наши пожелания к кандидатам
Опыт управления командой разработки ML-моделей.
Знание классического ML.
Опыт построения аплифт-моделей или моделей чувствительности.
Опыт обучения нейросетевых архитектру.
Опыт работы с GenAI-кейсами.
Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных.
Уверенное владение ML-стеком Python: lightgbm/XGboost/Catboost, scikit-Learn, pandas, NumPy.
Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive, Impala.
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).
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.