з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
Мы — страховая компания «Югория». Развиваем скоринговый департамент и направление «управление моделированием»: строим, внедряем и поддерживаем в продакшене ML-модели и AI-решения для оценки риска, скоринга, антифрода и повышения эффективности бизнес-процессов.
Ищем Data Scientist, который силён в разработке ML-моделей и умеет вести полный цикл: от получения и анализа данных до релиза и мониторинга качества модели в проде.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и улучшать скоринговые и рисковые ML-модели (classic ML/GBDT/GLM).
- Вести полный DS-цикл: выгрузка данных из DWH → подготовка/EDA → обучение и валидация → релиз модели → контроль качества в проде → переобучение/обновление.
- Строить и поддерживать пайплайны обучения, мониторинга и версионирования моделей.
- Настраивать оценку качества: метрики, кросс-валидация, стабильность, дрейф данных/признаков.
- Готовить понятные артефакты: документация, презентация результатов для бизнеса, рекомендации по внедрению.
- Участвовать в развитии практик моделирования: шаблоны, репозитории, best practices, code review.
Что мы ждем от кандидата:
- Уверенный Python (структурирование кода, читаемость, воспроизводимость);
- Практический опыт построения ML-моделей (classic ML) и их валидации;
- Хорошее понимание математики/статистики на прикладном уровне;
- Уверенный SQL: выборки/агрегации/quality checks, базовые стат. метрики по данным;
- Опыт доведения модели до продакшена (упаковка, версии, контроль качества/стабильности).
Технологический стек:
- Python: pandas, numpy, scipy, scikit-learn
- ML/GBDT/GLM: CatBoost / LightGBM / XGBoost / GLM
- Модельный процесс: Git, Docker (желательно)
- Оркестрация/прод: Airflow (или аналоги), FastAPI (или аналог для инференса) — желательно
- DWH/БД: PostgreSQL, понимание витрин/витринной логики
- Интерпретация: SHAP, permutation importance, PDP/ICE
Будет плюсом:
- Опыт в страховании/финансах/скоринге/риск-моделировании;
- Практика мониторинга моделей (дрейф, алерты, стабильность признаков);
- Опыт feature engineering из логов/поведенческих данных, работа с категориальными признаками на больших объёмах;
- Опыт работы с LLM инструментами, построение AI Агентов
Мы предлагаем:
- Оформление по ТК РФ;
- Удаленный формат работы;
- Скидки для сотрудника и членов семьи на продукты компании;
- Возможность влиять на процессы и реализовывать идеи;
- Профессиональное развитие и вертикальный рост;
- Корпоративное обучение (вебинары, тренинги, конференции и пр.);
- Конкурентоспособная заработная плата по итогам интервью;
- Квартальные премии;
- ДМС со стоматологией.