Risk Data Scientist в отдел разработки скоринговых моделей (Python)
С помощью аналитики и ML мы участвуем в качественном росте бизнеса. Влияем на доходность кредитного бизнеса и правильно оцениваем склонность человека к невыплате кредита и другие факторы.
↑ Вакансия с автоподнятиемС помощью аналитики и ML мы участвуем в качественном росте бизнеса. Влияем на доходность кредитного бизнеса и правильно оцениваем склонность человека к невыплате кредита и другие факторы.
Наша команда разделена на две подкоманды:
— первая распределена по конкретным бизнес-линиям: коллеги много коммуницируют с бизнес-линиями, глубоко погружены в продукты и напрямую влияют на качественный рост каждого из них;
— вторая сконцентрирована на исследовании внутренних данных экосистемы Т‑Банка, внешних данных от партнеров и развитии методологии и инструментов построения скоринговых моделей.
Мы разрабатываем с нуля библиотеки, которые позволяют автоматизировать построение моделей и кратно сократить Time-To-Market. Так мы сможем еще быстрее подстраиваться под ситуацию на рынке и меняющийся поток клиентов.
Наш стек:
— SQL: PostgreSQL, Greenplum;
— other: Git, Airflow;
— Python и ML: Scikit-learn, pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib, LightGBM, CatBoost, PyTorch.
- Искать точки роста в существующих моделях — за счет новых внутренних и внешних данных
- Доводить сырые данные до реального применения в процессах и получения бизнес-результата через ML
- Внедрять построенные модели в онлайн-скоринг всех кредитных продуктов Т‑Банка
- Автоматизировать регулярное улучшение моделей команды
- Участвовать в развитии внутренних инструментов для решения своих задач
- Улучшать мониторинг текущих моделей команды, настраивать триггеры
- Развивать свои решения и делать их применимыми для других бизнес-линий Т‑Банк
- Вы разбираетесь в ML и анализе данных
- Готовы глубоко погружаться в ML, бизнес-процессы, данные и причинно-следственные связи
- Готовы драйвить все вокруг себя и всегда ищете способы сделать процессы еще лучше
- Любите математику и говорите на языке чисел и теорем
- Вдохновляетесь реальным влиянием ваших действий на бизнес
- Будет плюсом навык разработки Python-библиотек, опыт управления проектами и умение грамотно презентовать результаты своей работы
- Работу в офисе у метро «Белорусская». График работы — гибридный
- Платформу обучения и развития «Апгрейд». Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержку менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
- Комплексную программу заботы о здоровье. Оформим полис ДМС с широким покрытием и страховку от несчастных случаев. Предложим льготные условия страхования для ваших близких
- Бесплатный фитнес-зал в офисе или частичную компенсацию затрат на спорт. В фитнес-зале оборудованы зоны по разным направлениям. Можно заниматься самостоятельно или присоединиться к групповым занятиям с тренером
- Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
- Бесплатные завтраки и обеды в нашем кафе. А если захотите перекусить, на каждом этаже есть кухня с чаем, кофе и фруктами
- Линейку льготных тарифов на продукты Т‑Банка
- Well-being-программу, которая помогает улучшить психологическое и физическое здоровье, а также разобраться с юридическими и финансовыми вопросами
- Три дополнительных дня отпуска в год
- Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании
Похожие вакансии Data Science & ML
Наша команда машинного обучения в поисках Senior ML Engineer в направлении контента.
Обязанности:
- Анализ имеющихся контентных данных
- Генерация гипотез для улучшения качества контетных задачи
- Построение ML пайплайнов для контентных задач:
- матчинг товаров и атрибутов
- category prediction товара
- генерация заголовков товара
- Другие задачи для улучшения качества товаров на площадке Алиэкспресс
- Опыт промышленной разработки на Python от 3х лет
- Опыт разворачивания своих МЛ пайплайнов в продакшен среду (airflow, dagster and etc)
- Сильное аналитическое мышление и умение решать алгоритмические задачи
- Хорошее понимание работы Deep NN transformers нейросетей и их опыт промышленного использования
- Реальный опыт использования LLM для контетных задач
- Понимание процесса multi-GPU обучения нейронных сетей.
Будет плюсом:
- Понимание работы LLM и умение применять различные адаптеры к ним
- Использование LLM для ускорения процесса разработки кода и дополнительной автоматизации
- Опыт с RAG, spark, sql, backend inference, triton, vllm, llama-cpp, docker.
- Сильная команда, с которой можно расти
- Работу в одной из крупнейших в России компаний в сфере e-commerce
- Официальное оформление в аккредитованную IT-компанию
- Конкурентоспособную заработную плату
- Ноутбук Mac или Windows на ваш выбор
- ДМС и страхование от несчастных случаев (со 100% страхованием детей).
MWS AI – это часть экосистемы МТС Web Services, где создаются AI-решения будущего. Голосовые ассистенты и чат-боты могут ответить на любой вопрос клиента, а компьютерное зрение - распознавать лица и эмоции. Мы объединили сильных разработчиков, самый мощный суперкомпьютер, и прорывные идеи, чтобы делать жизнь людей комфортнее и безопаснее и помогать бизнесу.
Ищем увлеченного профессионала, которому предстоит участвовать в исследованиях технологий синтеза речи, чтобы улучшать текущие решения и внедрять новые
Чем предстоит заниматься
- Развивать LLM-based TTS: обучение, работа с речевыми токенизаторами и нейрокодеками.
- Повышать естественность и точность синтеза: моделирование просодии и разговорной интонации, управление эмоциями и стилем через текстовый промпт, нормализация текста, расстановка ударений и произношение.
- Клонирование голоса, включая zero-shot: тембр, манера речи, акцент.
- Оптимизировать инференс: сокращать задержку ответа и ускорять синтез, в том числе в стриминговом режиме.
- Проводить оценку качества по принятым в команде методикам: WER/CER, MOS/CMOS, внутренние бенчмарки.
- Быстро проверять гипотезы и переносить работающее в наши модели.
Что для нас важно
- Уверенный Python и PyTorch, опыт полного цикла обучения моделей: от подготовки данных до оценки качества.
- Опыт с задачами речи или аудио: TTS, ASR, вокодеры, кодеки. Нет опыта именно в TTS, но есть сильный бэкграунд в смежном аудио - тоже рассмотрим.
- Опыт с генеративными моделями: авторегрессионные модели, GAN, диффузия или flow matching. Понимание того, как устроены речевые токенизаторы и нейрокодеки.
Будет плюсом
- Опыт с LLM-based TTS, нейрокодеками и речевыми токенизаторами (EnCodec, DAC; квантизация RVQ/FSQ) или вокодерами (HiFi-GAN, Vocos).
- Опыт вывода моделей в продакшен и оптимизации инференса (архитектурно или под железо).
- RL для генеративных моделей (DPO, GRPO и подобное), особенно применительно к TTS.
- Опыт multi-GPU / multi-node обучения.
- Работа с русской речью: ударения, нормализация текста, фонетика. Опыт с другими языками СНГ или мультиязычным TTS - тоже плюс.
- Публикации или open-source проекты в области речи.
Что предлагаем:
- Формат работы – гибрид
- Комфортный офис в 10 минутах пешком от метро Таганская (Москва)
-
Медицинскую страховку с 1 месяца, включая стоматологию, страхование жизни и здоровья в поездках за рубеж. А еще можно застраховать родственников с корпоративной скидкой
- Компенсацию мобильной связи с первого дня
-
Участие во внешних IT конференциях и обучающих программах
-
Полезные курсы и вебинары в корпоративном университете и электронные библиотеки
-
Единую подписку МТС Premium — KION light в онлайн-кинотеатре KION, сервис МТС Music
-
Скидки и предложения от партнеров на фитнес, занятия английским и прочее
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.