ML-инженер в крупный банк.

Навыки

• Airflow
• Дашборды и витрины
• Data Governance
• Data Quality
• Финтех и платежи
• Git
• Внедрение систем

О компании и продукте

• Компания рассматривает кандидатов только из России

Задачи

• Настройка регулярного мониторинга drift'ов данных и целевых переменных
• Разработка скриптов для сверки витрин по статистическим метрикам
• Внедрение Deepchecks / Evidently в Airflow-пайплайн DQ-инструмент
• Анализ влияния ошибок в данных на бизнес-модели и подготовка рекомендаций
• Применение LLM, для выявления требований к данным, по их бизнес описанию

Требования

• Опыт разработки и эксплуатации ML-пайплайнов от 3 лет
• Навыки анализа качества данных на входе в модель (drift, feature stability, missing data)
• Владение инструментами AI для DQ: Evidently, Deepchecks, scikit-learn, PyTorch (базово)
• Знание подходов версионирования данных и моделей (DVC, MLflow, Git-based workflow)
• Опыт в банке или финтехе
• Участие в проектах по Explainable AI или Data Lineage
• Опыт внедрения моделей в риск-функции, скоринг, антифрод
• Отлики ждём @fr_rec

Условия

• Формат работы: Офис, Удаленка, Гибрид( (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург, сезонный коворкинг в Сочи)
• З/п: обсуждается , соцпакет
• Уровень позиции: Middle, Senior

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.