Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)
Альфа-Банк
- Грейд
- Middle
- Формат
- Гибрид
- Категория
- Data/ML
- Источник
- AI Работа Вакансии DS / ML
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
#middle #гибрид #удаленка
Альфа-Банк
Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)
Формат работы: гибрид (больше удалённо)
☑️ Чем предстоит заниматься
-Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе мы применяем продвинутые методы машинного обучения, прикладной математики и статистики. Исследуем новые данные, проверяем различные ML-гипотезы и постоянно ищем возможности значимо улучшить существующие решения. Сейчас мы расширяем команду и ищем DS-специалистов уровня Middle и Senior.
-Погружаться в бизнес контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день.
-Анализировать текущие бизнес процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста.
-Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью).
-Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки.
-Валидировать модели с помощью офлайн метрик (AUC, PR кривые, NDCG, uplift метрики и др.), убеждаться в статистически значимом приросте точности.
-Подготавливать аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравниваться каждый метод и обосновываться выбор оптимального решения.
-Запускать в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечивая его интеграцию в существующую систему управления ограничениями.
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Высшее техническое образование.
-Опыт работы в DS от 2 лет. Опыт вывода моделей в прод.
-Уверенный Python, продвинутый SQL,PySpark как плюс.
-Большой опыт в решении задачклассического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация.
-Статистика, A/B тесты, знаниеоснов оптимизации, понимание принципов работы используемых методов.
-Умение презентовать результатсложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точекроста и генерации новых идей.
Контакты: контакт скрыт
🔥 Подписаться на наши каналы / контакт скрыт / контакт скрыт
Альфа-Банк
Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)
Формат работы: гибрид (больше удалённо)
☑️ Чем предстоит заниматься
-Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе мы применяем продвинутые методы машинного обучения, прикладной математики и статистики. Исследуем новые данные, проверяем различные ML-гипотезы и постоянно ищем возможности значимо улучшить существующие решения. Сейчас мы расширяем команду и ищем DS-специалистов уровня Middle и Senior.
-Погружаться в бизнес контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день.
-Анализировать текущие бизнес процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста.
-Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью).
-Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки.
-Валидировать модели с помощью офлайн метрик (AUC, PR кривые, NDCG, uplift метрики и др.), убеждаться в статистически значимом приросте точности.
-Подготавливать аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравниваться каждый метод и обосновываться выбор оптимального решения.
-Запускать в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечивая его интеграцию в существующую систему управления ограничениями.
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Высшее техническое образование.
-Опыт работы в DS от 2 лет. Опыт вывода моделей в прод.
-Уверенный Python, продвинутый SQL,PySpark как плюс.
-Большой опыт в решении задачклассического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация.
-Статистика, A/B тесты, знаниеоснов оптимизации, понимание принципов работы используемых методов.
-Умение презентовать результатсложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точекроста и генерации новых идей.
Контакты: контакт скрыт
🔥 Подписаться на наши каналы / контакт скрыт / контакт скрыт
- python
- sql
- pyspark
- machine_learning
- boosting
- regression
- ranking
- classification
- clustering
- uplift_modeling
- neural_networks
- a_b_testing
- auc
- ndcg
Оценка вакансии
68/100 · удовлетворительно
- Описание полное
- Зарплата не указана
- Компания и проект описаны
- Контакт без валидации
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
Lead Data Scientist (Revenue, Ads, Revenue)
AI-балл 43/100Vinted · Амстердам
LeadОфисpythonsqlenglish
Senior Data Scientist, Эффективность рекламы / Senior Data Scientist, Алгоритмический биддинг
AI-балл 42/100Ozon Tech
SeniorОфис / Удалённоdata_scienceadvertisingalgorithmic_bidding
Data Engineer
AI-балл 45/100Poland
Удалённоlinuxgitpython
Senior Data Scientist (Risk Modeler)
AI-балл 58/100JSCB Hamkor Bank · Узбекистан
Seniorpythonpandasnumpy
Big Data Scientist
AI-балл 82/100Andersen Lab · Tashkent, Uzbekistan
2 100 – 4 000 €
SeniorОфисpythonpysparksql
