• Погружение: разобраться в бизнес контексте, данных и инфраструктуре.
• Анализ текущего решения: изучить существующее решение и найти его слабое место — как в самом подходе, так и в таргете, признаках при наличии.
• R&D: Опробовать разные ML подходы: классификация, кластеризация, uplift и ранжирующие модели, нейросети (можно часть из них). Сравнить имеющееся решение и опробованные
• Валидация: проверить качество offline метриками (AUC/PR, NDCG для ранжирования, uplift метрики и др.), убедиться, что есть статистически значимый прирост в точности
• Итог: написать статью/отчёт со сравнением методов. Если получится — запускаем лучшее решение в прод в параллель с имеющимся и проводим ABC тест.
• Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL. Базовое понимание PySpark — плюс.
• Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели (плюс), работа с дисбалансом, калибровка.
• Deep Learning / RecSys / NLP - плюс: Базовые представления о нейронных сетях (MLP, embeddings), рекомендательных системах и NLP задачах.
• Математика и аналитика: Теория вероятностей, доверительные интервалы, статистические тесты, бутстрэп.
• Soft skills: Чёткая коммуникация и самостоятельность в отладке кода.
• 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;
Специализированный депозитарий ИНФИНИТУМ
Москва
Не указана
Москва
Не указана
Москва
до 250000 RUR
Потехина Елена Владимировна
Москва
до 250000 RUR
Специализированный депозитарий ИНФИНИТУМ
Москва
до 490000 RUR