Senior Data Scientist

Команда Collateral Machine — часть Управления рисками. В нашей команде работают 11 профессионалов: Product Owner, Tech Lead, Business Expert, четыре Data Engineer’а, три Data Scientist’a и DevOps Engineer. Наш продукт Collateral Machine — это система автоматической оценки объектов залогов, основанная на машинном обучении. Она поможет оказывать более быстрый и качественный сервис оценки залога для сотрудников бизнес-подразделений банка. Краткое описание задачи с нашего хакатона, в котором участвовало почти 400 команд со всей России: https://habr.com/ru/company/raiffeisenbank/blog/574184/ Мы постоянно растем, не боимся экспериментировать и будем рады сделать все для того, чтобы вам было интересно с нами и вы могли развиваться. Для этого в банке есть комьюнити, которые помогают в обучении по различным направлениям: Data Science, Python, Data Engineering. Наш стэк технологий: обработка данных — Hadoop, Hive, Airflow; сбор данных — Scrapy; версионирование и воспроизводимость ML-экспериментов — MLFlow; backend — Fastapi, Docker, poetry, Postgresql; тесты пишем на pytest, в проектах придерживаемся общего шаблона, используем различные линтеры и форматеры. Чем предстоит заниматься создавать и проверять новые ML-модели для разных типов залогового имущества (жилая и коммерческая недвижимость, транспорт); ставить задачи, выбирать метрики, валидировать модели; участвовать в разработке всего pipeline — от сбора данных и feature engineering’а до выкатки в прод и дальнейшего мониторинга (при поддержке команды); проводить пилотирование новых моделей и оценивать результаты; интерпретировать модели и полученные результаты. Наши ожидания хорошее владение Python (включая стандартный ML-стек); уверенные знания и практический опыт в области ML: табличные данные, временные ряды; качественный код; владение SQL, bash, Git; готовность общаться с бизнесом; уверенный опыт работы с Flask/FastAPI, Docker, pytest, PostgreSQL, Hadoop (Spark, Hive, HDFS, Airflow), Shap/Lime. Будет плюсом опыт работы с Beautifulsoup/Scrapy/Selenium; опыт в NLP и работе с геоданными; опыт работы с микросервисной архитектурой; опыт презентаций по интерпретации и защите алгоритмов ML-моделей перед бизнесом; готовность развивать T-shape компетенции в разработке, участвовать в сборе данных для обучения моделей; желание изучать новое и искать лучшие решения для задач команды; опыт в построении ML-моделей оценки стоимости движимого/недвижимого имущества (жилая и коммерческая недвижимость, транспорт). Мы предлагаем удаленную работу или возможность работать из офиса — по желанию; активно развивающееся Data Science, Python, Data Engineering комьюнити внутри банка с конференциями, обучением и общением; профессиональные тренинги и образовательные курсы karpov.courses, NewProLab, Otus, Slurm; скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое), программу primezone.ru; ДМС со стоматологией с первых дней работы и дополнительные компенсации по больничным листам; гибкое время рабочего дня, не нарушающее командные договоренности; отсутствие формализма и дресс-кода; организацию обучения для профессионального развития; большую бесплатную электронную библиотеку для сотрудников через аккаунт MyBook; современный офис с кабинетом врача и собственным фитнес-залом в одной минуте от станции метро «Технопарк»: https://vc.ru/raiffeisenbank/62596-kak-my-rabotaem-ofis-rayffayzenbanka Про наше внутренне Data Science сообщество: https://habr.com/en/company/raiffeisenbank/blog/469203/ Подробнее о Райффайзен Банке на VC: https://vc.ru/raiffeisenbank