ML-разработчик в Финтех

Наша команда занимается разработкой и внедрением прикладных ML-решений для финтех-продуктов Яндекса.

Мы отвечаем за весь жизненный цикл моделей: от поиска и подготовки данных, построения и обучения ML-моделей до их внедрения в продакшен и последующего поддержания стабильной работы. Такой подход позволяет прямо влиять на продукт и оценивать результат по бизнес-метрикам.

Читайте подробнее о том, чего мы ждём от нашего будущего коллеги.

Какие задачи вас ждут

Прогнозирование LTV (Lifetime Value) клиентов
С помощью ML-моделей прогнозируем долгосрочную ценность каждого клиента для компании. Это позволяет не просто сегментировать аудиторию, а выстраивать клиентоориентированную стратегию: оптимизировать маркетинговые затраты, разрабатывать персонализированные предложения и, как следствие, напрямую влиять на ключевые финансовые показатели бизнеса.

Моделирование вероятности оттока клиентов (Churn Prediction)
Удержать существующего клиента дешевле, чем найти нового. Модели прогнозирования оттока — это инструмент для точечного и своевременного вмешательства, позволяющий не только сократить потери, но и гарантировать стабильный поток доходов от основной клиентской базы.

Построение uplift-моделей для оптимизации коммуникаций
Определяем, для каких пользователей какая коммуникация принесёт наибольший эффект. В результате мы минимизируем раздражение от спама и оптимизируем рекламные расходы, повышая эффективность каждой коммуникации.

Разработка моделей персональных рекомендаций
Персональные рекомендации значительно улучшают пользовательский опыт, помогая клиентам быстрее находить нужное и открывать новые возможности наших сервисов. Для бизнеса это напрямую ведёт к увеличению вовлечённости, глубины использования продукта и конверсии в целевые действия, что в итоге повышает клиентскую лояльность и доход.

Моделирование дохода и финансового поведения клиентов
На основе клиентской активности в сервисах Яндекса предсказываем доход и финансовое поведение клиентов. Это позволяет не просто угадывать потребности, а создавать предложения, которые идеально соответствуют финансовому профилю и жизненной ситуации человека.

Мы ждем, что вы

• Понимаете принципы классического ML
• Хорошо знакомы с Python и SQL
• Разрабатывали модели и желательно внедряли их в продакшен
• Готовы отвечать за продакшен-модели в рантайме