Data Scientist

Навыки

• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• Hadoop
• HBase / Hive
• Внедрение систем
• LLM
• Machine Learning
• MLOps

Задачи

• Разрабатывать модели для юридических лиц
• Тестировать новые источники данных для моделей
• Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процессов банка с помощью моделей
• Совместно с командами DE, MLOps и мониторинга внедрять модели в промышленные процессы
• Презентовать бизнесу результаты работы, обсуждать применение моделей
• Разрабатывать и внедрять решения на основе LLM для автоматизации бизнес-задач в работе с юридическими лицами

Требования

• Знание классического ML
• Промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных
• Уверенное владение ML-стеком Python: LightGBM/XGBoost/CatBoost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy
• Умение выявлять бизнес-потребности, проектировать модельные решения и выбирать целевые метрики
• Знание SQL
• Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive, Impala
• Опыт внедрения решений на основе LLM в бизнес-процессы

Условия

• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития)
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование
• Квартальный бонус по результатам работы
• ДМС, страхование жизни
• Возможность удаленной работы по РФ (работа по часовому поясу Мск)

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.