Компания
Одно из крупнейших Бюро кредитных историй в России. В числе клиентов более 4 миллионов физических лиц, 600 банков, МФО, страховых компаний и операторов сотовой связи.
Что мы делаем?
- Мы храним и обрабатываем кредитные истории более 100 миллионов россиян, уделяя большое внимание не только количеству данных, но и качеству их обработки.
- Предоставляем b2b клиентам данные и аналитику по потенциальным заемщикам, которая помогает им в принятии решения о предоставлении или не предоставлении кредита.
- Даем возможность физ. лицам ознакомиться со своей кредитной историей, получить выгодные предодобренные предложения от банков.
Проект
Департамент платформы данных и машинного обучения.
Построение MLOps-платформы с "0". Предстоит внедрение MLOps инструментов для автоматизации процессов жизненного цикла ML-моделей.
Аналитик будет прорабатывать следующие компоненты:
— feature store (планируется внедрение на базе Feast со своими доработками);
— среда экспериментов (будут внедрятся MLFlow или аналог + JupyterHub);
— среда исполнения моделей;
— среда мониторинга моделей.
Команда
Работа составе команды: MLOps архитектор + MLOps инженеры + владелец платформы данных и машинного обучения.
В составе департамента платформы есть еще несколько команд: Data Engineer, DataOps, SRE-инженеры (администрирование Hadoop + Greenplum).
Основными стейкхолдерами являются команды DS и аналитиков.
Чем предстоит заниматься
- Сбор и формализация бизнес-требований со стейкхолдеров платформы.
- Разработка нефункциональных требований, функциональных требований и случаев использования.
- Разработка технической документации – описание CI\CD ML, CI\CD Data Pipelines, построение диаграммы последовательности (описание процессов аутентификации, авторизации, идентификации компонентов и сервисов), диаграммы потоков данных (совместно с разработчиками компонентов).
- Перевод бизнес-требований в технические задачи.
- Чтение и разработка архитектурных артефактов – системная, развёртывания, сетевая диаграммы (совместно с MLOps архитектором).
- Согласование архитектурных артефактов и документов платформы с департаментом кибербезопасности.
- Работа с технической документацией для подрядчиков (валидация, трансляция на внутренний стандарт описания).
- Сопровождение приемочных испытаний и ввода в эксплуатацию системы и подсистемы.
Что ожидаем от тебя
- Опыт работы не менее 5 лет в области системного анализа.
- Опыт работы в проектах по проектированию и внедрению инструментов в направлении ML.
- Понимание процессов и этапов разработки и внедрения решений машинного обучения, включая сбор и обработку данных, разработку и обучение моделей, развертывание и мониторинг моделей в производственной среде.
- Знание функционала систем управления жизненным циклом моделей машинного обучения (MLflow или аналоги).
- Опыт описания процессов в нотациях UML / С4 / BPMN / IDEF0.
- Владение Jira, Confluence.
Что готовы предложить
- Фиксированный оклад + годовой бонус (10% от годового дохода) – обсуждается на этапе с рекрутером.
- Оформление по ТК РФ.
- Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
- Удаленный формат работы. При желании можно работать в офисе класса А (г. Москва, ст. м. Павелецкая, Шлюзовая набережная, 4).
- График работы 5/2, с 9 до 18 по Московскому времени.
- ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
- Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит - 25 тыс. рублей в год).
- Льготная ипотека (от Сбербанк), в том числе рефинансирование (ставка по ипотеке на 2 пункта ниже).
- Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
- Современное оборудование (Lenovo ThinkPad на Windows).
Как мы проводим собеседования
- 15-20 минут - общение с рекрутером (в аудио-формате).
- 60 минут - техническое интервью с MLOps архитектором (google meet, видео встреча).
- 60 минут - интервью с владельцем платформы данных и ML (google meet, видео встреча).
- Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).
- Оффер, обсуждение даты выхода на работу.
Мы стараемся как можно быстрее принимать решения.
