Data Scientist / ML-инженер

Описание

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков. ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны. Сфера: Ищем Data Scientist в команду развития ML-моделей крупного банка. Предстоит работать над задачами прогнозирования клиентского поведения, построения рекомендательных моделей, оценки чувствительности клиентов к банковским продуктам и оптимизации процессов кредитования юридических лиц. В работе используются классические алгоритмы машинного обучения, большие массивы данных и современные инструменты ML. Также команда развивает решения с применением LLM. Мы ожидаем: Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения. Опыт разработки uplift-моделей, моделей чувствительности или рекомендательных систем. Практический опыт разработки и промышленного внедрения ML-моделей на табличных данных. Уверенное владение Python и библиотеками LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy. Опыт работы с большими данными и инструментами Apache Spark, Hadoop, Hive. Уверенное знание SQL. Понимание полного жизненного цикла ML-моделей: от подготовки данных и обучения до внедрения и мониторинга. Будет плюсом: Опыт работы в банковской или финансовой сфере. Опыт разработки моделей для кредитования, прогнозирования клиентского поведения или рекомендаций банковских продуктов. Опыт разработки и внедрения онлайн-ML-моделей. Практический опыт работы с LLM, RAG и построения LLM-пайплайнов. Задачи: Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования клиентского поведения, склонности к банковским продуктам и других характеристик клиентов. Построение uplift-моделей, моделей чувствительности и рекомендательных систем. Оптимизация и повышение качества существующих моделей. Разработка пайплайнов обработки данных с использованием LLM. Исследование новых источников данных, генерация и проверка гипотез. Разработка ML-решений для улучшения процессов кредитования юридических лиц. Совместная работа с командами Data Engineering, MLOps и мониторинга для внедрения моделей в промышленную эксплуатацию. Презентация результатов моделирования бизнес-заказчикам. Мы предлагаем: Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании; Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог; Необходимую технику для комфортной работы; Обучение, сертификацию, клуб английского языка; Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету; Внутрикорпоративные профильные коммьюнити; Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни; Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина; Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.