Senior Data Scientist (Департамент глобальных рынков)

Вот примеры некоторых наших задач

• Выявление подозрительного поведения. Клиенты на валютном рынке, могут совершать операции, характеризуемые как fraud. Необходимо выявлять паттерны таких операций и своевременно реагировать на их появление, регулируя, соответствующим образом, ценовое предложение.
• Выявление аномалий котирования. Мы котируем несколько тысяч валютных пар, акций, других финансовых инструментов. Необходимы алгоритмы автоматического поиска аномалий.
• Выявление состояний рынка. Определяем и прогнозируем состояния рынка. От них зависят параметры торговых стратегий.
• Прогноз движения рынка. Для ряда торговых стратегий необходимо прогнозировать направление движения цены актива на разные временные горизонты и придумывать способы оценки этих прогнозов.
• Анализ новостного потока. Необходимо в приходящем из разных источников новостном потоке определять тематику каждой новости и ее эмоциональную окраску, выделять в контенте новости объекты, с которыми она связана — компании, государства и т.п. Кроме того, необходимо отслеживать каждую тему во времени, находить дубликаты новостей, оценивать интенсивность новостного потока и его влияние на спрос и котировки финансовых инструментов, прямо или косвенно связанных с объектами новостей.

Требования

Практический опыт работы кандидата в активной фазе — то, что ежедневно практикуется в течение последнего года по направлениям:

• Иностранный язык.

  • Понимание разговорного английского языка и свободное ведение деловой переписки.

• Языки программирования.

  • Python.

• Разработка полнофункционального прототипа ML/DL-модели.

  • Предварительная обработка и анализ данных.

  • Формирование признакового пространства, отбор алгоритмов для ML/DL-модели, настройка и обучение модели.

  • Анализ качества и интерпретация результатов, тюнинг модели.

  • Визуализация результатов и представление их бизнес-заказчику для согласования возможности ввода ML/DL модели в опытную / промышленную эксплуатацию (ОЭ/ПЭ).

• Операционализация модели и ввод ее в эксплуатацию (ОЭ/ПЭ).

  • Автоматизация работы ML/DL модели в потоковом или batch режиме (с помощью системного аналитика и дата-инженеров собственной команды разработки — в сложных случаях автоматизации).
  • Интеграция автоматизированной ML/DL-модели с бизнес-процессами, потребляющими результаты ее работы (с помощью системного аналитика и дата-инженеров собственной команды разработки — в сложных случаях интеграции).

• Контроль параметров качества и периодическое дообучение модели в процессе эксплуатации.

• Опыт работы 3-6 лет.

Условия

• Формат работы: офис (ул.Вавилова,19). Возможен гибрид.
• ДМС с первого дня.
• Скидки на продукты банка и экосистемы.
• Развитая IT-архитектура.
• Постоянное развитие: обучающие курсы от лучших университетов и компаний (МФТИ, ВШЭ, NVIDIA и другие), участие в международных конференциях.
• Развитое DS community, регулярные митапы, дайджесты и конференции.