- Участвовать во всех этапах жизненного цикла ML-продуктов: от бизнес-анализа и разработки до внедрения и поддержки;
- Проводить исследовательский анализ данных (EDA), feature engineering, строить пайплайны обработки данных;
- Разработка моделей регрессии, построение и оптимизация моделей прогнозирования временных рядов, реализация алгоритмов продуктового матчинга;
- Применение NLP-методов для анализа текстовых описаний товаров, извлечения признаков, улучшения поиска и матчинга (включая эмбеддинги, базовые трансформеры);
- Проектировать и поддерживать надежные пайплайны обучения и инференса, настраивать мониторинг качества моделей в проде, обеспечивать воспроизводимость экспериментов;
- Интеграция с продуктом: тесно взаимодействовать с разработчиками для внедрения моделей в API и бизнес-логику платформы;
- Участие в развитии ML-инфраструктуры;
- Генерировать и реализовывать новые идеи по улучшению наших алгоритмов.
- Опыт в разработке и внедрении коммерческих ML-моделей в продакшн от 3-5 лет;
- Глубокое понимание классических методов ML, а также методов глубокого обучения, в частности для задач NLP;
- Уверенная работа с временными рядами: построение прогнозов, обработка трендов, сезонности, оценка качества;
- Понимание метрик оценки качества в задачах классификации, регрессии, ранжирования;
- Уверенное владение основными библиотеками python для создания ML-алгоритмов;
- Опыт создания инфраструктуры для ML (Model Serving, MLOps);
- Способность самостоятельно вести проект и эффективно коммуницировать с разными отделами.
- Регулярное изучение SOTA-практик и самостоятельное чтение статей;
- Полный цикл работы с моделями глубокого обучения;
- Участие в построении MLOps-процессов с нуля (мониторинг, алертинг, A/B тестирование моделей).
- Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
- Работу в гибридном формате (4 дня в офисе);
- Конкурентную заработную плату, соцпакет;
- Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития);
- Дружный коллектив единомышленников;
- Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование;
- Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат;
- Квартальный бонус по результатам работы;
- ДМС, страхование жизни;
- Корпоративное обучение.
Похожие вакансии
Высшее или среднее-специальное техническое образование (химическое / технологическое / инженерное). Опыт работы с оборудованием — будет преимуществом. Техническое мышление, самостоятельность, аккуратность.
Хорошее знание устройства автомобилей/ автозапчастей. Знание электронных каталогов автозапчастей. Знание ПК на уровне пользователя. Умение найти общий язык с клиентом.
Умение проводить анализ финансово-хозяйственной деятельности субъектов МСБ по методике ЕБРР. Умение структурировать кредитную сделку. Знание бухгалтерского учета.
Высшее образование обязательно: высшее экономическое/финансовое (экономика и право). Опыт работы от 5 лет. Опыт налогового консультирования. Знание 1С...
Имеешь опыт активных продаж финансовых услуг, банковских продуктов юридическим лицам. Имеешь высшее образование (желательно финансовое/экономическое). Обладаешь способностью справляться со...