Москва
Подсосенский переулок 30
Подсосенский переулок 30
В Отделе скоринга и анализа больших данных Департамента розничных рисков АТБ открыта вакансия - "Главный инженер данных":
✓ Основные задачи:
- Разрабатывать, тестировать и внедрять модели машинного обучения для скоринга и других бизнес-задач банка
- Проектировать, создавать и поддерживать инфраструктуру для автоматизации ML-процессов: подготовка данных, обучение, валидация, деплой моделей
- Настраивать и сопровождать пайплайны данных и моделей с использованием Airflow, MLflow, Docker и других инструментов
- Обеспечивать высокое качество и актуальность данных, работать с командами аналитиков и DS для формирования витрин и фич
- Внедрять и поддерживать системы мониторинга моделей и данных в продакшен среде, анализировать и устранять проблемы с производительностью и качеством
- Организовывать версионирование моделей и данных, управлять жизненным циклом ML-моделей
- Обеспечивать безопасность данных и доступ к ML-инфраструктуре согласно требованиям компании и регуляторов
- Взаимодействовать с командой разработки и DevOps для интеграции ML-решений в бизнес-приложения через API и другие интерфейсы
- Документировать процессы, инструкции и стандарты работы с ML-инфраструктурой
- Участвовать в планировании и развитии архитектуры ML-платформы банка
✓ Что мы ожидаем от тебя:
- Опыт работы в качестве ML-инженера от 2х лет. Навыки разработки моделей и настройки ML-инфраструктуры + опыт аналитики данных
- Опыт проектирования витрин данных, создания feature store, организации процессов Data Quality
- Знание Docker, Linux, баз данных, Python, в том числе владение библиотеками matplotlib, pandas, sklearn, xgboost
- Опыт работы с пайплайнами данных, системами оркестрации (Airflow), управлением жизненным циклом моделей (MLflow или аналоги)
- Желательно опыт работы в банковской или финансовой сфере (не обязательно, но плюс)
✓ Предлагаем:
- Работу над крутыми проектами в крупном стабильном банке
- Официальное оформление с 1 дня
- Рабочий день c 9.00 до 18.00 (офис на м. Курская). Возможность работать по гибридному графику
- Конкурентный доход;
- Годовой бонус и квартальное премирование.