Замоскворецкая линия
Обязанности:
• Разрабатывать модели для юридических лиц;
• Тестировать новые источники данных для моделей;
• Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процессов банка с помощью моделей;
• Совместно с командами DE, MLOps и мониторинга внедрять модели в промышленные процессы;
• Презентовать бизнесу результаты работы, обсуждать применение моделей;
• Разрабатывать и внедрять решения на основе LLM для автоматизации бизнес-задач в работе с юридическими лицами.
Требования:
• Знание классического ML;
• Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных;
• Уверенное владение ML-стеком Python: lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy;
• Умение выявлять бизнес-потребности, проектировать модельные решения и выбирать целевые метрики;
• Знание SQL;
• Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive, Impala;
• Опыт внедрения решений на основе LLM в бизнес-процессы.
Будет большим плюсом:
• Знание и понимание особенностей корпоративного банковского бизнеса: специфика банковских продуктов, каналы продаж, управление воронкой;
• Опыт применения моделей ML для задач ценообразования или персонализированных ценовых предложений.
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение
