ML Engineer/ Data Scientist
PaynetEasy · Москва
- Зарплата
- от 350 000 ₽
- Грейд
- Middle
- Формат
- Офис / Удалённо
- Занятость
- Полная
- Категория
- Data/ML
- Источник
- 💻☕️ Jobs_IT
Контакт HR — бесплатно после входа
Войдите через Telegram — покажем, кому писать напрямую. Без резюме и анкет.
Описание
ML Engineer/ Data Scientist
PaynetEasy (SAAS, Fintech) - https://payneteasy.ru/
ЗП: от 350 000 рос. рублей.
Условия: полная занятость, ТК РФ, Москва, офис\ гибрид.
О проекте и роли:
Мы ищем специалиста, который соединит в себе навыки создания прикладных AI-решений и глубокого аналитического исследования данных. Ваша основная задача — повышать эффективность и качество наших ключевых бизнес-процессов через автоматизацию и data-driven оптимизацию. Работа предстоит с двумя основными направлениями: разработка и внедрение AI-агентов, аналитика и оптимизация работы платёжного шлюза.
Задачи:
- Проектирование, разработка и интеграция чат-ботов и диалоговых систем (ИИ-агентов) для автоматизации обработки запросов клиентов.
- Обучение моделей на исторических данных для решения прикладных задач (классификация интентов, извлечение сущностей, генерация ответов).
- Интеграция агентов с существующими CRM, тикет-системами и базами знаний.
- Анализ и оптимизация платёжного шлюза: глубокий анализ данных о транзакциях для выявления паттернов, аномалий и точек роста.
- Проверка гипотез, направленных на увеличение успешной проходимости (approval rate) платежей через A/B-тесты и статистический анализ.
- Исследование причин отказов (фрод, технические сбои, политики банков) и разработка рекомендаций по настройке правил и логики шлюза.
- Построение дашбордов и прогнозных моделей (например, для оценки риска отказа транзакции).
- Работа с данными: сбор, очистка и подготовка данных из различных источников (логи платежей, базы данных, взаимодействия с клиентами); регулярное формирование аналитических отчётов и визуализаций для команды продукта и бизнеса.
Требования:
- От 2 лет на позиции Data Scientist, ML Engineer, Data Analyst или AI-разработчика в коммерческих проектах.
- Обязательно наличие в портфолио реализованных проектов по созданию чат-ботов/ диалоговых систем ИЛИ по аналитике/ оптимизации в сфере e-commerce, платежей или финтеха.
- Программирование и Data Science-стек: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn/Plotly).
- Опыт работы с SQL для сложных аналитических запросов.
- Практический опыт построения и внедрения моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация).
- Опыт работы с фреймворками для создания ИИ агентов, диалоговых систем и чат-ботов (например, Rasa, DeepPavlov, LangChain, LlamaIndex).
- Понимание архитектуры и принципов работы NLP-моделей (трансформеры, эмбеддинги, интент-классификация, NER).
- Знакомство с LLM (большими языковыми моделями) и prompt engineering (опыт работы с OpenAI API, YandexGPT, GigaChat или opensource-аналогами).
- Умение проводить глубокий разведочный анализ данных (EDA), формулировать и проверять статистические гипотезы.
- Опыт проведения A/B-тестов и оценки их результатов.
- Навык выявления аномалий и поиска инсайтов в больших массивах данных.
- Понимание ключевых метрик в e-commerce/fintech (конверсия, approval rate, chargeback rate и др.).
Будет плюсом:
- Опыт работы в финтех-компании, банке или в проектах, связанных с платежными системами, обработкой транзакций, борьбой с мошенничеством.
- Знание основ сетевых протоколов и особенностей работы платежных шлюзов.
- Опыт работы с Apache Spark, Airflow, MLflow.
- Знание контейнеризации (Docker) и основ работы в Linux.
- Опыт представления результатов аналитики нетехнической аудитории.
Мы предлагаем:
- Полная занятость.
- Возможность гибкого графика
- Оформление по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию.
Контакты ТГ: @DmitryITRecruiter
PaynetEasy (SAAS, Fintech) - https://payneteasy.ru/
ЗП: от 350 000 рос. рублей.
Условия: полная занятость, ТК РФ, Москва, офис\ гибрид.
О проекте и роли:
Мы ищем специалиста, который соединит в себе навыки создания прикладных AI-решений и глубокого аналитического исследования данных. Ваша основная задача — повышать эффективность и качество наших ключевых бизнес-процессов через автоматизацию и data-driven оптимизацию. Работа предстоит с двумя основными направлениями: разработка и внедрение AI-агентов, аналитика и оптимизация работы платёжного шлюза.
Задачи:
- Проектирование, разработка и интеграция чат-ботов и диалоговых систем (ИИ-агентов) для автоматизации обработки запросов клиентов.
- Обучение моделей на исторических данных для решения прикладных задач (классификация интентов, извлечение сущностей, генерация ответов).
- Интеграция агентов с существующими CRM, тикет-системами и базами знаний.
- Анализ и оптимизация платёжного шлюза: глубокий анализ данных о транзакциях для выявления паттернов, аномалий и точек роста.
- Проверка гипотез, направленных на увеличение успешной проходимости (approval rate) платежей через A/B-тесты и статистический анализ.
- Исследование причин отказов (фрод, технические сбои, политики банков) и разработка рекомендаций по настройке правил и логики шлюза.
- Построение дашбордов и прогнозных моделей (например, для оценки риска отказа транзакции).
- Работа с данными: сбор, очистка и подготовка данных из различных источников (логи платежей, базы данных, взаимодействия с клиентами); регулярное формирование аналитических отчётов и визуализаций для команды продукта и бизнеса.
Требования:
- От 2 лет на позиции Data Scientist, ML Engineer, Data Analyst или AI-разработчика в коммерческих проектах.
- Обязательно наличие в портфолио реализованных проектов по созданию чат-ботов/ диалоговых систем ИЛИ по аналитике/ оптимизации в сфере e-commerce, платежей или финтеха.
- Программирование и Data Science-стек: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn/Plotly).
- Опыт работы с SQL для сложных аналитических запросов.
- Практический опыт построения и внедрения моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация).
- Опыт работы с фреймворками для создания ИИ агентов, диалоговых систем и чат-ботов (например, Rasa, DeepPavlov, LangChain, LlamaIndex).
- Понимание архитектуры и принципов работы NLP-моделей (трансформеры, эмбеддинги, интент-классификация, NER).
- Знакомство с LLM (большими языковыми моделями) и prompt engineering (опыт работы с OpenAI API, YandexGPT, GigaChat или opensource-аналогами).
- Умение проводить глубокий разведочный анализ данных (EDA), формулировать и проверять статистические гипотезы.
- Опыт проведения A/B-тестов и оценки их результатов.
- Навык выявления аномалий и поиска инсайтов в больших массивах данных.
- Понимание ключевых метрик в e-commerce/fintech (конверсия, approval rate, chargeback rate и др.).
Будет плюсом:
- Опыт работы в финтех-компании, банке или в проектах, связанных с платежными системами, обработкой транзакций, борьбой с мошенничеством.
- Знание основ сетевых протоколов и особенностей работы платежных шлюзов.
- Опыт работы с Apache Spark, Airflow, MLflow.
- Знание контейнеризации (Docker) и основ работы в Linux.
- Опыт представления результатов аналитики нетехнической аудитории.
Мы предлагаем:
- Полная занятость.
- Возможность гибкого графика
- Оформление по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию.
Контакты ТГ: @DmitryITRecruiter
- python
- pandas
- numpy
- scikit-learn
- matplotlib
- seaborn
- plotly
- sql
- nlp
- ml
- ai
- rasa
- deeppavlov
- langchain
- llama_index
- openai
- yandexgpt
- gigachat
- apache_spark
- airflow
- mlflow
- docker
- linux
Оценка вакансии
87/100 · хорошо
- Оценка описания недоступна
- Зарплата указана частично
- Компания и проект описаны
- Контакт HR подтверждён
- Стек описан подробно
- Формат работы понятен
Похожие вакансии
Senior ML Engineer
AI-балл 73/100FunCorp
SeniorУдалённоmlaudiospeech
Senior AI / LLM Engineer
AI-балл 47/100ASOS.com · Лондон
Seniorazure_aipythonllm
ML-инженер
AI-балл 88/100Джетлин
250 000 – 300 000 ₽
Удалённоpythonpytorchtensorflow
Machine Learning Engineer (Computer Vision)
AI-балл 49/100Infomediji
SeniorУдалённоpythoncppunity
Prompt Engineer с опытом DS/ML
AI-балл 32/100по договорённости
llmprompt_engineeringmachine_learning