Data Scientist

Мы — страховая компания «Югория». Развиваем скоринговый департамент и направление «управление моделированием»: строим, внедряем и поддерживаем в продакшене ML-модели и AI-решения для оценки риска, скоринга, антифрода и повышения эффективности бизнес-процессов.
Ищем Data Scientist, который силён в разработке ML-моделей и умеет вести полный цикл: от получения и анализа данных до релиза и мониторинга качества модели в проде.

Чем предстоит заниматься:

• Разрабатывать и улучшать скоринговые и рисковые ML-модели (classic ML/GBDT/GLM).
• Вести полный DS-цикл: выгрузка данных из DWH → подготовка/EDA → обучение и валидация → релиз модели → контроль качества в проде → переобучение/обновление.
• Строить и поддерживать пайплайны обучения, мониторинга и версионирования моделей.
• Настраивать оценку качества: метрики, кросс-валидация, стабильность, дрейф данных/признаков.
• Готовить понятные артефакты: документация, презентация результатов для бизнеса, рекомендации по внедрению.
• Участвовать в развитии практик моделирования: шаблоны, репозитории, best practices, code review.

• Уверенный Python (структурирование кода, читаемость, воспроизводимость);
• Практический опыт построения ML-моделей (classic ML) и их валидации;
• Хорошее понимание математики/статистики на прикладном уровне;
• Уверенный SQL: выборки/агрегации/quality checks, базовые стат. метрики по данным;
• Опыт доведения модели до продакшена (упаковка, версии, контроль качества/стабильности).

Технологический стек:

• Python: pandas, numpy, scipy, scikit-learn
• ML/GBDT/GLM: CatBoost / LightGBM / XGBoost / GLM
• Модельный процесс: Git, Docker (желательно)
• Оркестрация/прод: Airflow (или аналоги), FastAPI (или аналог для инференса) — желательно
• DWH/БД: PostgreSQL, понимание витрин/витринной логики
• Интерпретация: SHAP, permutation importance, PDP/ICE

Будет плюсом:

• Опыт в страховании/финансах/скоринге/риск-моделировании;
• Практика мониторинга моделей (дрейф, алерты, стабильность признаков);
• Опыт feature engineering из логов/поведенческих данных, работа с категориальными признаками на больших объёмах;
• Опыт работы с LLM инструментами, построение AI Агентов

• Оформление по ТК РФ;
• Скидки для сотрудника и членов семьи на продукты компании;
• Возможность влиять на процессы и реализовывать идеи;
• Профессиональное развитие и вертикальный рост;
• Корпоративное обучение (вебинары, тренинги, конференции и пр.);
• Конкурентоспособная заработная плата по итогам интервью;
• Квартальные премии;
• ДМС со стоматологией.