Middle/Middle+ Data scientist модели для розничного бизнеса

По договоренности


Обязанности:
• Разработка и поддержание моделей склонности, регрессии, эластичности и uplift;
• Аналитика данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях;
• Общаться с product owner’ами и выявлять потребности бизнеса;
• Проводить пилоты гипотез.

Требования:
• Опыт работы в данном направлении от 2 лет
• Hard skills: Python, bash, git, SQL, Hadoop; BitBucket (Git), AirFlow, MLFlow
• Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark)
• Умение выбирать метрику под бизнес-задачу
• Опыт написания кода в прод
• Опыт проведение АБ тестов


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;


Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: Обычно - Hadoop (все данные Альфа-Банка). Часть данных может быть в Oracle.
2. Железо: kuber до 64 ядер + 512 ГБ оперативы. Хадуп - 6TB, 1000+ ядер. Продакшн: cистема исполнения моделей + команда MLOps. Для работы: ноутбук+ удалённое рабочее место.
3. Масштаб влияния на core-бизнес? Модели применяются во всех ключевых процессах в банке.
4. Уровень развития Data Science в компании? 90% линий бизнеса покрыты ML моделями.
5. Роль дата сайентиста: ДС-ы участвуют в постановке задачи, совместно с командой разработки генерят идеи развитии. ДС-ы подготавливают код для внедрения в прод, выполняют функцию сопровождения сервиса для пользователей.
6. Бэкграунд у вашего руководителя?
7. Как часто вам будут мешать работать? Внутренние созвоны с командой (2-3 часа в неделю) + с командой заказчиков (2-3 часа в
неделю).
8. Карьерный рост: формализована матрица компетенций.
Ежеквартально происходят «круглые столы» с пересмотром и защитой.
9. Prod/Research: Prod 90%
10. Функция сервиса или лидера? Сервис/лидер: 80%/20%


Поделиться:

Опубликована день назад

Вакансия в подборках

  1. Модель
Мы обрабатываем данные посетителей и используем куки в соответствии с политикой конфиденциальности.