Обязанности:
Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов, оптимизировать код;
Разрабатывать новые сценарии платформы для аналитиков (поиск аномалий, очистка данных, кластеризация, анализ дрейфа данных/концепта);
Улучшать отчетность и артефакты по полученной модели (отчет по модели с интерпретацией ллм, графики, таблицы);
Обновлять документацию и технические инструкции по сценариям платформы;
Взаимодействовать по внедрению новых сценариев и фич платформы с MLOps командой;
Проводить анализ потребностей аналитиков, формализовать их в сценарии;
Поддерживать пользователей (аналитиков);
Отвечать за релизный цикл библиотеки;
Проводить ревью .
Требования:
Общий в DS: от 3 лет (опыт в классическом ML)
Уверенное знание Python
Опыт с табличными данными, градиентным бустингом (LGBM/XGBoost/CatBoost), логистической регрессией, кластеризацией
ML-фреймворки: LightGBM / XGBoost / CatBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy
Big Data: Spark / S3. MLOps: Airflow / Argo Workflows, MLflow
Понимание CI/CD, Docker, Git (ветки, ревью)
Опыт разработки библиотек/пакетов
Опыт с разрабаткой модели скоринга/оценки рисков, сегментация клиентов, «Churn prediction», «Product recommendation»
Условия:
- (Официальное трудоустройство на компанию Selecty )
- Возможность удаленной работы и конкурентная заработная плата
- Дружный коллектив и развитое сообщество разработчиков внутри банка;
- Хорошее вознаграждение за проделанную работу ;
- Заботу о твоем здоровье: ДМС, оплата больничного, скидки на фитнес;
- Возможность как вертикального, так и горизонтального карьерного роста;
- Льготные условия на банковские продукты;
- Персональные предложения от партнеров банка.
