Data Scientist / ML Engineer (Антифрод)

О команде и продукте

Мы занимаемся защитой экосистемы от мошеннических действий. Наша цель — предвосхищать и пресекать fraud-активность с помощью передовых методов анализа данных и машинного обучения.

Чем вы будете заниматься

• Аналитика и стратегия: Глубокий анализ транзакционных данных, поиск аномалий, сегментирование, анализ причин изменений ключевых показателей.
• Разработка и внедрение моделей машинного обучения: Вы будете создавать, обучать и валидировать предсказательные модели (Gradient Boosting, RNN) для классификации мошеннических транзакций и профилей пользователей.
• Работа с данными: Выполнение сложных SQL-запросов к большим витринам данных (EDW), их оптимизация и профилирование для извлечения признаков и анализа.
• Продуктивизация моделей: Развертывание моделей в production-среде путем создания и поддержки RESTful сервисов для их обслуживания.
• Автоматизация: Интеграция в существующие антифрод-процессы, поиск узких мест и возможностей для автоматизации рутинных операций.
• Расследование инцидентов: Участие в разборе фрод-кейсов, генерация и проверка гипотез для постоянного улучшения антифрод-стратегии.

Мы ищем специалиста, который имеет

• Опыт коммерческой разработки на Python для анализа данных (pandas, NumPy, scikit-learn).
• Глубокое понимание и практический опыт построения и внедрения предсказательных моделей (Gradient Boosting, Random Forest, а также RNN/LSTM для временных рядов).
• Опыт работы с SQL: написание и оптимизация сложных запросов, работа с большими объемами данных.
• Практический опыт оборачивания моделей в REST API (например, на Flask/FastAPI) для их интеграции в рабочие процессы.
• Желателен опыт работы с PyTorch и стриминговыми данными (Kafka).
• Аналитический склад ума, умение работать с гипотезами и проводить глубокий разбор причин.

Будет плюсом:

• Опыт в области антифрода, кибербезопасности или финтеха.
• Знание методов работы с несбалансированными данными.
• Опыт настройки мониторинга качества модели и данных.