ml инженер банковских продуктов

Описания нет

• Руководить направлением разработки ML-моделей, вести бэклог, проводить ревью и мотивировать команду;
• Строить модели чувствительности, склонности к банковским продуктам и прогнозирования характеристик клиентов;
• Оптимизировать существующие модели банка;
• Тестировать новые источники данных для моделей;
• Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процесса кредитования юридических лиц с помощью моделей;
• Внедрять модели в промышленные процессы совместно с командами DE, MLOps и мониторинга;
• Презентовать бизнесу результаты работы и обсуждать применение моделей.

• Знание классического ML;
• Опыт построения uplift-моделей, моделей чувствительности и рекомендательных моделей;
• Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных;
• Уверенное владение ML-стеком Python: LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy;
• Умение работать с инструментами обработки и хранения данных: Spark, Hadoop, Hive;
• Опыт взаимодействия с бизнесом, выстраивания командной работы и лидирования направления разработки моделей;
• Будет плюсом опыт работы с банковскими продуктами, опыт разработки и внедрения онлайн-моделей.

• Квартальная премия по результатам KPI;
• Гибкий график работы;
• Полная удалёнка или гибрид на выбор;
• ИТ-хабы в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге;
• Сезонный коворкинг в Сочи;
• Программа ДМС со стоматологией, обслуживанием в клиниках, страхованием и компенсацией 10 дней больничного;
• Тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;
• Оплата профильных конференций и курсов;
• Доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям;
• Программа развития AI-грамотности.