Data Scientist (разработка нейронных сетей, банк) (удаленная работа)

Вакансия: Data Scientist (разработка нейронных сетей, банк)

Описание вакансии

Ищем человека на роль Senior Data Scientist в направление работы с внутренними клиентами Банка, отдел Монетизации нейронных сетей , который отвечает за разработку R&D решений для Core-бизнеса банка.

Тебе предстоит решать сложные и амбициозные задачи на стыке различных направлений деятельности: оценка риска, cltv, склонность, рекомендации.

На данной позиции предстоит заниматься задачами, связанными с графами и/или RL для оптимизации процессов принятия решений.

Общаться с бизнес-заказчиками и контрагентами, ответственными за все этапы жизненного цикла моделей.

Команда сфокусирована на построении сложных процессов и моделей на стыке R&D и Run деятельности, поэтому на позиции будет очень важны hard-скиллы.

Ваша зона ответственности:

• Разрабатывать, поддерживать и внедрять модели в процессы банка с упором на Change-деятельность (развитие новых, ещё не опробованных в банке подходов)
• Участвовать в коммуникации с бизнес-заказчиками: проводить интервью заказчика, формулировать технические и бизнес-требования к разрабатываемым моделям, презентовать результаты разработки моделей, оценивать их финансовый эффект
• Оптимизировать и дорабатывать внутренних фрейморков для борьбы с рутиной
• Разрабатывать дизайн экспериментов для оценки качества моделей в бизнес-процессах
• Совместно с командой DE реализовывать ETL-процессы подготовки данных для моделей
• Совместно с командой MLOps отвечать за внедрение моделей в систему исполнения и дальнейшую интеграцию с системами заказчика
• Совместно с командой мониторинга ставить разработанные модели на регулярный мониторинг
• Искать и проверять гипотезы по улучшению моделей за счет использования новых источников данных и архитектур

Необходимые навыки:

• Знания в RL и Графовых нейросетях
• Отличные знания в области классического ML и DL
• Подтверждённый опыт реализации и внедрения моделей в бизнес-процессы
• Как большой плюс - опыт в построении моделей рисков
• Опыт работы с "джентельменским" набором DL инженера: torch, pandas, numpy, networkX, PyG, matplotlib, classicML libs
• Опыт работы с системами хранения и обработки данных, у нас hdfs/spark