ML Engineer (Middle+/Senior)

Навыки

• AI-инструменты в работе
• Проектирование архитектуры
• Самостоятельность
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• Hadoop
• LLM
• Machine Learning

О компании и продукте

• Привет! Мы ищем ML-специалиста в команду, которая занимается разработкой ML-решений для финансового сектора одного из крупнейших банков в России.
• Проекты департамента ориентированы преимущественно на сегмент корпоративных клиентов и предполагают широкий простор для самостоятельности: можно не только реализовывать готовые постановки, но и самостоятельно находить точки приложения ML, проверять гипотезы и предлагать новые подходы.

Задачи

• Проектировать и разрабатывать ML-решения для задач корпоративного направления
• Исследовать существующие и альтернативные источники данных, оценивать их потенциал для использования в моделях
• Формулировать и проверять гипотезы, которые помогают улучшать клиентские и внутренние процессы
• Проходить полный путь от исследования и экспериментов до промышленного запуска моделей
• Работать в связке с командами, отвечающими за данные, инфраструктуру, MLOps и контроль качества моделей
• Взаимодействовать с представителями бизнеса: переводить бизнес-задачи в ML-постановки, презентовать результаты и совместно определять дальнейшие шаги
• Участвовать в создании решений на базе LLM и внедрении генеративного ИИ в реальные бизнес-сценарии
• Влиять не только на техническую реализацию, но и на выбор подходов, архитектурных решений и способов достижения конечного результата

Требования

• Хорошее понимание классических методов машинного обучения и принципов их применения
• Практический опыт разработки ML-моделей на структурированных данных
• Уверенный Python и опыт работы с основными библиотеками ML-экосистемы: CatBoost / LightGBM / XGBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy
• Знание SQL
• Опыт работы с распределённой обработкой данных и соответствующим стеком — Spark и/или технологиями экосистемы Hadoop
• Умение самостоятельно разбираться в бизнес-контексте, формулировать ML-задачу, определять критерии успеха и подбирать подходящие метрики
• Опыт доведения моделей до промышленного использования
• Практический опыт работы с LLM / Generative AI и понимание того, как интегрировать такие решения в прикладные процессы
• Будет преимуществом
• Опыт в финансовой/банковской индустрии
• Понимание того, как устроены банковские корпоративные продукты и клиентские процессы для бизнеса
• Опыт работы с ML-задачами в области ценообразования, кредитования, propensity-моделирования или персонализации предложений
• Опыт поиска и оценки новых источников данных для улучшения качества моделей

Условия

• Работа над ML-продуктами, которые имеют измеримый эффект
• Трудоустройство по ТК РФ
• ДМС со стоматологией
• Удаленный формат работы
• Совокупный доход с понятной системой премирования
• Возможность самостоятельно влиять на технические решения и участвовать в формировании архитектуры
• Разнообразные задачи без привязки к одному типу моделей или единственному бизнес-сценарию
• Сильная профессиональная среда и развитое внутреннее сообщество специалистов по Data Science и Machine Learning
• Если это роль про вас — смело оставляйте отклик и поделитесь своим опытом, ответив на несколько вопросов)
• Телеграм-бот с вакансиями Вакансии Зарплаты Каталог Работодателям Разместить вакансию Зарегистрироваться Войти Нужна помощь?

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.