Data Scientist (Cybersecurity) Middle/Senior

Обязанности:
Погрузиться в бизнес‑контекст кибербезопасности, изучить доступные данные и существующую инфраструктуру.
Проанализировать текущие бизнес‑процессы, выявить их уязвимые места и точки роста.
Опробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift‑модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью).
Сравнить результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценив их преимущества и недостатки.
Валидировать модели с помощью офлайн‑метрик (AUC, PR‑кривые, NDCG, uplift‑метрики и др.), убедиться в статистически значимом приросте точности.
Подготовить аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравнен каждый метод и обосновано выбор оптимального решения.
Запустить в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечив его интеграцию в существующую систему кибербезопасности.

Требования:
Опыт: от 2х лет опыта в DS. Опыт вывода моделей в прод.
Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс.
Классический ML: Большой опыт в решении задач классического ML. Бустинги, регрессия, ранжирование, классификация.
Математика и аналитика: Статистика, A/B тесты, знание основ оптимизации и того как работают используемые методы.
Soft skills: Умение презентовать результат сложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей.
Образование: топ-10 вуз по техническому направлению как плюс.

Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей
• Конкурентную заработную плату, соцпакет;
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• Корпоративное обучение;