К содержимому

Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)

Альфа-Банк

Грейд
Middle
Формат
Гибрид
Категория
Data/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
  • 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
Как считается

Похожие вакансии