Data Scientist (Mодели для розничного бизнеса)

Обязанности

• Разработка и поддержание моделей склонности, регрессии, эластичности и uplift.
• Аналитика данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях.
• Общение с Product Owner’ами и выявление потребностей бизнеса.
• Проведение пилотов гипотез.

Требования

• Опыт работы в данном направлении от 2 лет.
• Hard skills: Python, Bash, Git, SQL, Hadoop, Bitbucket (Git), Airflow, MLflow.
• Опыт работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark).
• Умение выбирать метрику под бизнес-задачу.
• Опыт написания кода в прод.
• Опыт проведения А/Б-тестов.

Мы предлагаем

• 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.

Ответы на 10 важных вопросов

• Данные: обычно — Hadoop (все данные Альфа-банка). Часть данных может быть в Oracle.
• Железо: Kubernetes до 64 ядер + 512 ГБ оперативы. Hadoop — 6TB, 1000+ ядер. Продакшн: система исполнения моделей + команда MLOps. Для работы: ноутбук+ удалённое рабочее место.
• Масштаб влияния на core-бизнес? Модели применяются во всех ключевых процессах в банке.
• Уровень развития Data Science в компании? 90% линий бизнеса покрыты ML-моделями.
• Роль дата-сайентиста: DS-ы участвуют в постановке задачи, совместно с командой разработки генерят идеи развития. DS-ы подготавливают код для внедрения в прод, выполняют функцию сопровождения сервиса для пользователей.
• Бэкграунд у вашего руководителя?
• Как часто вам будут мешать работать? Внутренние созвоны с командой (2-3 часа в неделю) + с командой заказчиков (2-3 часа в неделю).
• Карьерный рост: формализована матрица компетенций. Ежеквартально происходят «круглые столы» с пересмотром и защитой.
• Prod/Research: prod 90%.
• Функция сервиса или лидера? Сервис/лидер: 80%/20%.