Открыты вакансии в направление данных и искусственного интеллекта

в Ozon Банк, с 10 ноября
Онлайн

Строим банк будущего внутри Ozon

Команда Ozon Банка создаёт и развивает сервисы для покупателей и продавцов. Мы строим банк как IT-продукт — с передовыми технологиями и микросервисной архитектурой. Все самые сложные и важные системы банка реализуем сами: процессинг, учётное ядро, финансовый мониторинг, переводы через Систему быстрых платежей.

Стек технологий

MLOps

 

Docker, Kubernetes и GitLab CI/CD, MLflow и NVIDIA Triton Inference Server, Python (pyproject, Poetry, environment, Makefile, линтеры, форматтеры), Airflow, gRPC, Hadoop (HDFS, Hive, YARN), Kafka, Spark, Airflow, ClickHouse, Vertica, PostgreSQL, S3 (CEPH), Superset, DataHub, Jira, Planner, Confluence.

Data Engineer

 

Python, Airflow, ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Kafka, S3, Spark, Hadoop, FastAPI, Flask, Kubernetes, Helm, Superset, Prometheus, Grafana, GitLab, Jira, Confluence.

 

Data Scientist

 

Python, SQL, Machine Learning, NLP, LLM, SmolAgents, vLLM, SGLang, Triton Server, TensorRT-LLM.

 

  • Vertica, PostgreSQL, Clickhouse.
  • Label Studio.
  • PyTorch + Accelerate.
  • Triton Server в K8s.
  • QDrant, Elasticsearch, LangChain.

От знакомства до оффера — 1,5 недели!

HR-скрининг

В течение 3 дней обрабатываем отклик и назначаем интервью

Технический скрининг

После скрининга назначаем углублённое техническое интервью

Финал и получение оффера!

В какие команды нанимаем

MLOps

Направление платформы данных автоматизирует ETL-процессы, разрабатывает компонентные решения для аналитиков, разрабатывает realtime-сервисы для работы с данными и помогает специалистам ML внедрять модели в прод. Все это необходимо, чтобы правильно и быстро реагировать на изменяющиеся потребности бизнеса, оптимизировать процессы, повышать доход и создавать мощную основу для принятия стратегических решений.

 

В команде MLOps вам предстоит разрабатывать ML-платформу для работы моделей в режиме реального времени. Вы не просто будете частью системы, а сможете принять участие в её развитии. Однако это накладывает большую ответственность и предъявляет высокие требования.

Подробнее

Платформа данных

Специалисты автоматизируют ETL-процессы, разрабатывают компонентные решения для аналитиков и внедряют новые инструменты работы с данными.

 

Всё это необходимо, чтобы правильно и быстро реагировать на изменяющиеся потребности бизнеса, оптимизировать процессы и создавать мощную основу для принятия стратегических решений.

 

Строим платформы для работы с большими данными и ML-моделями. С помощью этих платформ другие команды банка улучшают продукты: от антифрода и скоринга до отчётности в реальном времени и систем принятия решений.

Подробнее

Data Science

Развиваем команду кредитного скоринга для розничных клиентов. Многое мы уже сделали, многое еще предстоит (в том числе ряд базовых вещей). Нужен человек, знакомый с лучшими практиками рынка. При этом способный генерировать и реализовывать идеи, как превзойти текущие стандарты индустрии. В том числе, комбинируя классический подход, возможности, которые даёт экосистема Озон, и новые идеи, возникающие в сообществе.

Подробнее

Какие задачи вас ждут

 

MLOps

 

Вам предстоит:

 

  • Развивать компоненты ML-платформы в парадигме Model-as-a-Service.
  • Развивать Observability сервисов ML-платформы.
  • Реализовывать и сопровождать сервисы на Python.
  • Покрывать код тестами.
  • Документировать разрабатываемые решения.
  • Проводить Code Review.

А также:

 

  • Формировать и поддерживать бизнес-глоссарий и каталог данных: описания датасетов, владение, SLA, правила доступа, data lineage.
  • Разрабатывать и сопровождать правила качества данных (DQ): верификации, completeness и consistency, мониторинги и алерты.
  • Проектировать и согласовывать data contracts между источниками (OLTP, стримы) и потребителями (витрины, ML и отчётность), следить за эволюцией и совместимостью схем.
  • Участвовать в процессах доступа к данным: классификация, политики, согласование, аудит.
  • Обеспечивать соответствие регуляторной политике совместно с Legal или IS.

Data Engineer

 

Вам предстоит:

 

  • Разрабатывать инструменты доставки данных.
  • Проектировать и реализовывать фабрики пайплайнов.
  • Обновлять актуальные данные и следить за их своевременным поступлением.
  • Строить систему качества данных.
  • Обучать аналитиков и дата-сайентистов современным практикам работы с данными.
  • Настраивать и поддерживать системы мониторинга и алертинга.

Data Scientist

 

Вам предстоит:

 

  • Разрабатывать и поддерживать ML-модели для кредитования физических лиц.
  • Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей.
  • Генерировать и применять в моделях новые фичи на основе новых источников данных.
  • Участвовать в постановке задачи, находить приоритетные направления для моделирования и прозрачно об этом рассказывать.
  • Разрабатывать и поддерживать сервисы для продового расчета моделей.
  • Анализировать эффективность моделей в проде, организовывать и дорабатывать мониторинг.

Ожидания от кандидата

 

MLOps

 

Мы ожидаем, что вы владеете знаниями:

 

  • DevOps: понимание Docker, Kubernetes и GitLab CI/CD.
  • MLOps: общее понимание терминологии, концепций и составляющих архитектуры ML-инфраструктуры; опыт разворачивания MLflow и NVIDIA Triton Inference Server.
  • Python: real-time-сервисы и асинхронное программирование, юнит-тестирование и окружение для разработки (pyproject, Poetry, environment, Makefile, линтеры, форматтеры).
  • Airflow, gRPC.

А также:

 

  • Опыт: в data governance или data stewardship от 3 лет.
  • SQL: уверенное знание: написание проверок качества, профилирование, поиск аномалий.
  • Python: базовое владение для автоматизации и DQ-скриптов.
  • Архитектура данных: понимание архитектуры и моделей данных.
  • Инструменты: опыт работы с каталогами данных/бизнес-глоссариями (OpenMetadata, DataHub) и инструментами DQ (Great Expectations, Deequ и другие).
  • Регуляторика: базовые знания PCI DSS, 152-ФЗ, контроль доступа и маскирование.

Будет плюсом:

 

  • Опыт построения промышленной ML-инфраструктуры (получение фичей, сервинг моделей, настройка Observability).
  • Базовое знание Hadoop (Spark, Yarn, Hive, HDFS).
  • Умение оптимизировать код для real-time-работы.
  • Опыт работы с GPU.

Data Engineer

 

Для нас важно, что вы:

 

  • Опыт: более 3 лет работаете на языке Python; более 2 лет работаете дата-инженером.
  • Технологии: знаете Apache Spark (PySpark), понимаете принципы работы СУБД и умеете оптимизировать запросы.
  • Базы данных: знаете, как работать с ClickHouse, PostgreSQL, Vertica.
  • Архитектура: понимаете принципы работы хранилища данных.
  • Orchestration: умеете писать компоненты Airflow.
  • Разработка: поддерживаете порядок в коде, Git и документации; тестируете свои решения при помощи pytest.
  • Навыки: умеете и любите быстро учиться, сразу применяете новые знания, можете самостоятельно находить ответы на сложные вопросы.
  • Образование: имеете высшее техническое образование.

Будет плюсом:

 

  • Инструменты: умение работать с Kubernetes, Prometheus, Superset, Helm, FastAPI, Flask.
  • Коммуникации: опыт общения с аналитиками и дата-сайентистами.

Data Scientist

 

Ждем от вас:

 

  • Опыт: работа в кредитном скоринге от 2 лет.
  • Данные: умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания сложных SQL-запросов.
  • Теория: знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения; знание типовых пайплайнов для построения скоринговых моделей.
  • Инструменты: опыт работы с пакетами для анализа данных.
  • Валидация: общие представления о валидации и способах построения мониторинга моделей.

Будет плюсом:

 

  • Опыт с фреймворками для агентских систем (SmolAgents).
  • Опыт работы с Triton Server и TensorRT-LLM.

Формат работы

 

  • Удалёнка, гибрид, офис — на ваш выбор.
  • Есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге и Иннополисе.

Преимущества работы в Ozon

🚀

Разработка и инновации

Создаём продукты Ozon Банка практически с нуля

💻

Мощные ноутбуки под ваши задачи

Если нужен большой монитор, наушники, другая техника — предоставим

🏥

Забота о здоровье

С первого месяца открываем ДМС со стоматологией

🤝

Поддержка в различных жизненных ситуациях

Поможем с оформлением сложной страховки

💡

Поощрение инициативы

Каждый сотрудник может влиять на процессы

✈️

Страховка для поездок

Оплачиваем страховку для выезда за границу

Светлана Мараховская
Fintech Recruiter

О компании Ozon Банк

Сфера
Банки / Финтех
Инвестиции
$100M+
Размер
1001+

Ozon Банк — это специальное подразделение Ozon, где тесно переплетается всё, что связано с финансами и IT. Они помогают покупателям экономить и вдумчиво относиться к собственным финансам, а для продавцов создают дополнительные точки роста бизнеса. Среди финансовых сервисов Ozon — банк, карта, программа лояльности, рассрочка, B2B-продукты для селлеров. Ozon Банк — один из ключевых активов Ozon и платформа для роста и экспансии на российском рынке.