Data Scientist (Модели HR, Кибербезопасность, Комплаенс)

Чем предстоит заниматься

• Погрузиться в бизнес-контекст, данные и инфраструктуру.
• Проанализировать текущее решение: изучить существующий подход, выявить слабые места в методологии, таргете и признаках (при наличии).
• Опробовать различные ML-подходы: классификацию, кластеризацию, uplift-модели, ранжирующие модели, нейронные сети (часть из них). Сравнить текущее решение с новыми методами.
• Проверить качество offline-метриками (AUC/PR, NDCG для ранжирования, uplift-метрики и др.), убедиться в наличии статистически значимого прироста точности.
• Написать статью/отчёт со сравнением методов. Если результаты успешны — запустить лучшее решение в продакшн параллельно с текущим и провести ABC-тестирование.

Наши пожелания к кандидатам

• 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.

Что 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.