Data Scientist (Optimization)

Обязанности:
-Разрабатывать и строить модели классического машинного обучения для прогнозирования.
-Оптимизировать бизнес‑процессы, учитывая ограничения (MILP и др.) и используя построенные прогнозные модели.
-Подготавливать и обрабатывать данные, создавать пайплайны для обучения моделей.
-Интегрировать готовые модели в текущую инфраструктуру компании.
-Повышать производительность и масштабируемость решений, обеспечивая их надёжную работу в продакшене.

Требования:
-Знать продвинутые методы решения оптимизационных задач и иметь опыт их применения с бизнес‑ограничениями (MILP и др.).
-Уметь работать с библиотеками и солверами оптимизации (Pyomo, OR‑Tools, PuLP, Gurobi и др.).
-Владеть Python на уровне промышленной разработки.
-Иметь опыт построения классических моделей ML и глубокие знания классических методов машинного обучения.
-Понимать принципы создания производственных ML‑систем (MLOps, пайплайны).
-Уметь писать SQL‑запросы и работать с реляционными базами данных.
-Желателен опыт работы с PySpark для обработки больших объёмов данных.
-Навыки оптимизации вычислительных нагрузок.
-Фокус на бизнес‑ценности разрабатываемых решений.
-Умение эффективно работать в команде, взаимодействовать с аналитиками, инженерами данных и продакт‑менеджерами.
-Системное мышление, внимание к деталям и способность предлагать практичные, реализуемые решения.

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.