Senior Data Scientist

Обязанности:
• Участие в проекте умного ценообразования инвестиционных банковских продуктов в роли ведущего разработчика моделей (Senior DS)..
• Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.
• Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта.
• Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний.
• Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных.
• Подготовка и проведение demo с заказчиками.
• Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям.

Требования:
• Senior Data Scientist с подтверждённым опытом полного цикла разработки ML моделей от 3 лет (uplift моделирование — значимое преимущество).
• Глубокие знания математики, статистики и теории вероятностей, умение обосновывать выбор методов и интерпретировать результаты с учётом ограничений моделей.
• Опыт проектирования и внедрения ML систем в промышленной среде: продуктивизация, мониторинг, управление версиями моделей и данных.
• Способность самостоятельно ставить задачи, формулировать и проверять гипотезы, оценивать экономическую эффективность ML решений.
• Навыки менторства и передачи экспертизы команде: помощь в развитии компетенций коллег, ревью подходов и кода, формирование стандартов качества.
• Умение выстраивать взаимодействие со смежными командами (аналитики, разработчики, бизнес), транслировать технические ограничения и возможности на язык бизнес метрик.
• Способность презентовать результаты стейкхолдерам разного уровня, аргументировать решения и защищать подходы, в том числе в условиях неопределённости и противоречивых требований.

Условия:
• Масштабные задачи в области умного ценообразования с прямым влиянием на бизнес результаты.
• Сформированный стек и инфраструктура: Feature Store, AutoML, автоматизированные сервисы вывода моделей в пром.
• Возможность влиять на архитектуру ML платформы и процессы команды, внедрять лучшие практики.
• Заказчики с понятными бизнес целями и высокой вовлечённостью.
• Минимум бюрократии и рутины, максимум исследований и инженерных вызовов.
• Среда для профессионального роста: обмен экспертизой, менторство, участие в кросс функциональных инициативах.