Data Scientist Middle/Middle+

Обязанности:
-Разрабатывать и внедрять ML‑модели с прямым бизнес‑эффектом: прогнозировать клиентскую активность, нагрузку на контакт‑центр, персонализировать коммуникации, оптимизировать расписания и распределение ресурсов, создавать финансового помощника‑ассистента, прогнозировать численность отделений, развивать модели карьерных рекомендаций и обучающих траекторий;
- Применять GenAI и NLP‑модели для автоматизации коммуникаций и улучшения клиентского опыта;
- Работать с большими объёмами данных из разных источников, подготавливать их и формировать пайплайны;
-Поддерживать полный цикл ML‑разработки: от формулирования гипотез и исследований до production‑развёртывания;
-Взаимодействовать с бизнес‑подразделениями, переводить бизнес‑цели в задачи машинного обучения, оценивать потенциальные и фактические эффекты;
- Драйвить развитие новых направлений: от классических прогнозных моделей до сервисов на базе GenAI.

Требования:
-Уверенно владеть классическим ML‑стеком (регрессия, классификация, временные ряды, ансамбли) и современными библиотеками ;
-Иметь опыт продакшн‑внедрения моделей: MLOps, feature store, retraining pipelines, работа с Airflow, MLflow, Docker, Git, Spark;
-Уметь писать эффективные SQL‑запросы и работать с оркестрацией пайплайнов;
-Понимать, как трансформировать бизнес‑задачу в ML‑задачу и измерять экономический эффект решений;
-Готовность работать в условиях неопределённости, выдвигать гипотезы и проверять их на реальных данных;
-Способность эффективно сотрудничать в кросс‑функциональных командах (аналитики, инженеры данных, продакт‑менеджеры);
-Фокус на бизнес‑ценности разрабатываемых решений, системное мышление, внимание к деталям и умение предлагать практичные решения.

Условия:
-Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
-Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics;
-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.