🔥
Не упустите лучшие вакансии!
Подключите наш Telegram-бот и получайте мгновенные уведомления о новых предложениях из 10+ источников. Будьте первым, кто откликнется!
Подключить ботаДиректор службы Risk ML Engineering
SQB BOSH BANK
•
Ташкент
•
На месте работодателя
•
Опубликовано: 05 Aug 2026
Обязанности:
- Формирование стратегии развития и планов деятельности Службы Risk ML Engineering.
- Организация и руководство работой подразделения, управление командой специалистов.
- Разработка и развитие Model Factory для полного жизненного цикла моделей машинного обучения.
- Развитие и сопровождение корпоративного Feature Store для риск-моделей.
- Создание и автоматизация пайплайнов обучения, переобучения и развертывания моделей (MLOps).
- Автоматизация мониторинга производительности моделей и контроля качества.
- Автоматизация расчета метрик качества моделей (ROC-AUC, Gini, PSI, KS и др.).
- Развертывание моделей в промышленной среде (Production).
- Интеграция моделей машинного обучения с банковскими информационными системами.
- Разработка и сопровождение API для сервисов риск-моделей.
- Управление версиями моделей и контроль жизненного цикла ML-решений.
- Оптимизация производительности inference-сервисов и инфраструктуры моделей.
- Взаимодействие с бизнес-подразделениями, ИТ-командами и подразделением Risk Data Science.
- Организация взаимодействия с подразделениями Банка по вопросам оценки кредитных рисков и резервов на покрытие ожидаемых кредитных потерь.
- Высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук, Data Science, экономики или смежных направлений.
- Опыт работы в области Data Science, Machine Learning, MLOps или риск-моделирования не менее 3 лет.
- Практический опыт разработки моделей кредитного риска (PD, LGD, Scoring, Fraud) будет преимуществом.
- Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM).
- Знание методов машинного обучения и математической статистики.
- Практический опыт работы с банковскими данными (кредитные портфели, транзакции, клиентское поведение).
- Уверенное владение SQL и опыт работы с корпоративными хранилищами данных.
- Опыт построения MLOps-процессов, автоматизации жизненного цикла моделей и внедрения моделей в Production.
- Опыт проектирования Feature Store, Model Registry, API и ML-инфраструктуры будет преимуществом.
- Опыт организации бизнес-процессов и внедрения решений по управлению модельным риском.
- Опыт руководства командой в банке или крупной финансовой организации.
🚀
Ваше резюме увидят первым!
Автоматическое поднятие на HeadHunter каждые 4 часа. Увеличьте свои шансы на успех в 10 раз!
Подключить автоподнятие