Senior Data Scientist в Know Your Employee [Trust and Safety]

Wildberries и Russ — лидер рынков e-commerce и наружной рекламы в России и странах СНГ.
Ежедневно более 4 тысяч наших IT-специалистов создают цифровую экосистему, состоящую из сотен тысяч продуктов. На сегодня мы создали крупнейшую онлайн-платформу для покупки и продажи товаров в России и странах СНГ.

Вместе с масштабным развитием IT-направления мы формируем культуру Trust and Safety, гарантируя непрерывную безопасность и доверие между компанией, её сотрудниками, пользователями и клиентами.

Мы создаем платформу для оценки надежности кандидатов, сотрудников и исполнителей, работающих с компанией.
Наша цель - выявлять мошенничество и скрытые риски до того, как они нанесут финансовый и репутационный ущерб компании.
Ежедневно мы выполняем тысячи комплексных проверок, и этот объём растет наряду с одновременным расширением их типов и глубины анализа. Это рождает уникальные инженерные вызовы, включая создание гибкой архитектуры, поддерживающей безболезненное добавление новых сценариев, обеспечение стабильности компонентов системы и поддержание целостности данных в распределенной среде.
Для решения этой задачи мы используем самые современные технологии, включая ML и компьютерное зрение, а так же используем архитектурные паттерны для построения отказоустойчивых систем.
С результатом нашей работы напрямую взаимодействуют как кандидаты, так и сотрудники компании. Сейчас команда в поисках Senior Data Scientist-а.

Наши задачи:

• Исследование и прототипирование SOTA-подходов: fusion-архитектуры, self-/weak-/contrastive learning для аудио/видео/текста/метаданных
• Разработка и вывод в продакшн: подготовка данных и разметки, обучение, калибровка, A/B/AA-тесты, оптимизация latency/throughput
• Построение воспроизводимых ML-пайплайнов, работа с онлайновыми фичами и стримингом; мониторинг дрейфа/качества, план retraining
• Объяснимость и UX: интерпретация выводов (XAI), понятные фичи и артефакты для бизнес-пользователей
• Аналитика данных: генерация гипотез, поиск аномалий/паттернов, улучшение метрик и устойчивости к обходам

Необходимые опыт и навыки:

• 3-5+ лет в ML/DS, продакшн-опыт в задачах классификации/антифрода/поведенческой аналитики и/или в модальностях аудио/видео/текста
• Сильный Python/SQL; опыт с PyTorch/TF; трекинг экспериментов (MLflow/W&B); практики код-ревью и тестирования
• Навыки работы с имбалансом, cost-sensitive метриками, калибровкой вероятностей, контролем FP/FN
• Понимание privacy/compliance и аккуратная работа с чувствительными данными