Сегодня билайн — компания изменений, чутко реагирующая на потребности рынка и людей. А ещё билайн — это команда, объединённая общими ценностями и общей целью — быть лидером телеком и digital рынков, предоставляя нашим клиентам новейшие продукты и услуги, а также сервис самого высокого уровня.
Сейчас мы ищем коллегу в команду по развитию антифрод продуктов.
Итак, тебе предстоит:
- Разработка ML-моделей (поиск авторизационных звонков) в рамках продукта Password calls block;
- развивать и поддерживать полный цикл разработки DS/ML-продуктов - от постановки задачи до выведения моделей в production;
- решение бизнес-задач с помощью анализа данных и машинного обучения;
- статистический анализ и обработка данных;
- построение и валидация моделей машинного обучения;
- дизайн и проведение А/B-экспериментов;
- написание отказоустойчивого production-кода.
Мы будем рады рассмотреть твою кандидатуру, если у тебя есть:
-
Опыт работы Data Scientist от 1 года;
-
уверенное владение Python и основными ML-библиотеками;
-
хорошее понимание принципов работы ML-алгоритмов, опыт их применения на практике;
-
навыки работы с SQL или Spark (можете с их помощью самостоятельно собрать и обработать данные);
-
знание основ статистики (понимаете, что такое p-value, и умеете проверять статистические гипотезы);
-
готовность общаться с бизнесом и отвечать end-to-end за задачу.
Будет плюсом, если вы:
-
Писали production-код;
-
работали с Hadoop или другими инструментами нашего стека.
Что мы предлагаем:
- Сплоченную команду профессионалов, в которой можно не только успешно реализовывать проекты, но и перенимать опыт и развиваться;
- конструктивную и открытую рабочую атмосферу;
- свободу в принятии решений, возможность влиять на процесс и результат;
- развитое внутреннее DS/DA комьюнити (100+ человек) с регулярными митапами и встречами по обмену опытом;
- ежегодный процесс ревью;
- десятки Пбайт разнообразных данных - от классических табличных до гео, графов, кликстримов, текстов и картинок;
- развитую MLOps инфраструктуру и процессы, мощный кластер с GPU;
- внешнее и внутреннее обучение, участие в митапах и конференциях;
- полис добровольного медицинского страхования, обслуживаемый в лучших клиниках. Корпоративные скидки на фитнес, обучение, путешествия и т.п.;
- служебную сотовую связь.
