IT-компания Selecty в активном поиске Data Scientist Classic ML на крупный банковский проект.
В ГК Selecty более 100 IT-проектов и 100+ IT-рекрутеров. C 2013 года успешно решаем задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса.
Обязанности:Главное направление работы Центра Автоматизации в Банке - создание инструментов и технологий для автоматизации разработки моделей.
• Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов, оптимизировать код;
• Разрабатывать новые сценарии платформы для аналитиков (поиск аномалий, очистка данных, кластеризация, анализ дрейфа данных/концепта);
• Улучшать отчетность и артефакты по полученной модели (отчет по модели с интерпретацией ллм, графики, таблицы);
• Обновлять документацию и технические инструкции по сценариям платформы;
• Взаимодействовать по внедрению новых сценариев и фич платформы с MLOps командой;
• Проводить анализ потребностей аналитиков, формализовать их в сценарии;
• Поддерживать пользователей (аналитиков);
• Отвечать за релизный цикл библиотеки;
• Проводить ревью пр от других ds
-
От 3х лет опыта в DS с Classic ML
-
Уверенное владение ML- и DL-стеком Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, Numpy;
-
Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive, MLFlow, AirFlow/ArgoWorkflow;
-
Будет большим плюсом:
• Контрибьют в ML-библиотеки;
• Опыт full-stack разработки
- Официальное оформление по ТК РФ;
- Удалённый/гибридный формат работы;
- Конкурентная и полностью официальная заработная плата;
- Возможность участвовать в крупных проектах;
- ДМС со стоматологией, скидки на фитнес и изучение английского языка;
- Возможность карьерного роста в крупной стабильной компании.
Похожие вакансии
Опыт работы в роли Marketing Analyst / Data Analyst / BI Developer. Уверенный опыт работы с performance marketing. Опыт построения сквозной аналитики...
Уверенное знание SQL: DML/DDL, оконные функции, CTE, оптимизация запросов. Понимание принципов построения DWH: star schema, snowflake schema, SCD, витрины...
Высшее образование: мехмат, физический факультет, прикладная математика, IT. Сильная математическая и техническая база. Уверенное знание Python. Понимание принципов машинного обучения...
Понимание архитектуры и принципов работы Lakehouse / Big Data платформ. Понимание различий между обработкой Big Data и данных стандартного объема.
3 года коммерческой backend-разработки на Python. Опыт работы в роли team lead/ проведение code review – не менее 1 года.
