Data Scientist Middle/Middle+ (модели HR, Кибербезопасность, Комплаенс)

Обязанности:
• Погрузиться в бизнес-контекст, данные и инфраструктуру;
• Проанализировать текущее решение: изучить существующий подход, выявить слабые места в методологии, таргете и признаках (при наличии);
• Опробовать различные ML-подходы: классификацию, кластеризацию, uplift-модели, ранжирующие модели, нейросети (часть из них). Сравнить текущее решение с новыми методами;
• Проверить качество offline-метриками (AUC/PR, NDCG для ранжирования, uplift-метрики и др.), убедиться в наличии статистически значимого прироста точности;
• Написать статью/отчёт с сравнением методов. Если результаты успешны — запустить лучшее решение в продакшн параллельно с текущим и провести ABC-тестирование.

Требования:
• Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL. Базовое понимание PySpark — плюс;
• Классический ML: Хорошие знания алгоритмов. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели (плюс), работа с дисбалансом, калибровка;
• Deep Learning / RecSys / NLP - плюс: Базовые представления о нейронных сетях (MLP, embeddings), рекомендательных системах и NLP задачах;
• Математика и аналитика: Теория вероятностей, доверительные интервалы, статистические тесты, бутстрэп;
• Soft skills: Чёткая коммуникация и самостоятельность в отладке кода.

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.