Senior Data Scientist

Мы — команда, которая добавляет в классический банкинг передовые ML-технологии. Наша цель — не просто пилить модели, мы хотим полностью автоматизировать оценку залогового имущества: от квартир и машин до сложных объектов и документов с помощью NLP и LLM-агентов. Работа происходит в продуктовой команде с современным стеком (Kubernetes, FastAPI, MLflow, Hadoop) и полным циклом разработки. Мы не заканчиваем на эксперименте в Jupyter — мы доводим решения до продакшена и следим за их жизнью с помощью мониторинга (Prometheus, Grafana).

Задачи

• разработка и внедрение LLM-агентов и RAG-системы для анализа документов — это наш новый фокус.
• построение и улучшение end-to-end ML-пайплайнов для автоматической оценки залогового имущества.
• работа с «сырыми» данными в Hadoop/Spark, поиск инсайтов и превращение их в работающие гипотезы.
• улучшение существующих моделей оценки и алгоритмов распознавания документов.
• участие в обсуждении проектов с бизнес-заказчиками, декомпозирование задач на технические составляющие.
• участие во всех этапах жизненного цикла ML-модели: от экспериментов и логирования до оркестрации, деплоя и мониторинга в production.
• обсуждение задач напрямую с бизнесом, чтобы на выходе получался не просто красивый график, а реально полезный инструмент.

Наш идеальный кандидат

• имеет опыт коммерческой разработки в роли Data Science / MLE от 5 лет.
• обладает глубоким знанием Python и библиотек для анализа данных (Pandas, NumPy) и ML (scikit-learn, LightGBM/CatBoost).
• имеет опыт создания и поддержки production-ready ML-сервисов (например, на FastAPI или аналогичных фреймворках).
• имеет опыт работы с большими данными: уверенное знание SQL, опыт работы с PySpark.
• имеет опыт построения MLOps-контуров: MLflow (или аналоги), feature/data versioning, CI/CD для моделей.
• имеет практический опыт работы с оркестраторами пайплайнов, такими как Airflow или аналогами.
• обладает пониманием полного цикла ML-проекта: feature engineering, валидация, деплой, мониторинг.
• имеет практический опыт решения задач на табличных данных (регрессия, классификация).
• имеет практический опыт в NLP: работа с регулярными выражениями, BERT-подобными моделями или готовность погружаться в эти задачи.
• имеет навыки промпт-инжиниринга и понимание принципов построения RAG-систем.
• умеет ясно доносить сложные технические идеи до бизнеса и коллег.

Дополнительные навыки, которые мы ценим

• реальный LLM/RAG/agent-проект в production с мониторингом качества и стоимости.
• Docker/Kubernetes, опыт эксплуатационной поддержки сервисов.
• Prometheus/Grafana, алерты, трассировки, постмортемы.
• A/B-тесты и продуктовые метрики: дизайн эксперимента, guardrails, интерпретация результатов.
• Hadoop/Hive, опыт с распределенными хранилищами и витринами данных.

Мы предлагаем

• локация: Москва (возможна удаленная работа).
• возможность работать над комплексными задачами, которые видны бизнесу и напрямую влияют на процессы банка.
• продуктовый подход: мы нацелены на внедрение и результат, а не только на research.
• работу в сильной команде с опытными коллегами.
• современный технологический стек и пространство для профессионального роста.
• ДМС со стоматологией, массажем, телемедициной, ежегодными чек-апами, которое работает как в Москве, так и в регионах.
• страхование от несчастных случаев и онкологических заболеваний, страхование выезжающих за границу.
• поддержка опытного наставника, обучающие курсы для комфортной адаптации, помощь в развитии экспертизы со стороны профессиональных сообществ банка.
• бесплатные индивидуальные консультации психологов, юристов, экспертов по личным финансам и консультантов по здоровому образу жизни, карьерные консультации.
• льготные условия на банковские продукты и услуги.
• скидки от партнеров банка в приложении PrimeZone в сферах здоровья, развлечений, творчества и интернет-покупок.