Data Scientist

Чем предстоит заниматься

• 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.

Наши пожелания к кандидатам

• 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.

Что мы предлагаем

• 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.