ml инженер банковских продуктов

Описание

Описание: Команда развивает банковские модели для анализа чувствительности клиентов, их склонности к продуктам и прогнозирования различных характеристик, а также улучшает процесс кредитования юридических лиц.

Задачи

• Строить модели чувствительности, склонности к продуктам банка и прогнозирования различных характеристик клиентов;




• Разрабатывать пайплайны для обработки данных с использованием LLM;




• Оптимизировать существующие модели банка;




• Тестировать новые источники данных для моделей;




• Генерировать и тестировать гипотезы для улучшения процесса кредитования юридических лиц с помощью моделей;




• Внедрять модели в промышленные процессы совместно с командами DE, MLOps и мониторинга;




• Презентовать бизнесу результаты работы и обсуждать применение моделей.

Требования

• Знать классический ML;




• Иметь опыт построения uplift-моделей, моделей чувствительности и моделей рекомендаций;




• Иметь промышленный опыт разработки и внедрения моделей на табличных данных;




• Уверенно владеть ML-стеком Python: LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy;




• Уметь работать с Spark, Hadoop и Hive;




• Знать SQL;




• Будет плюсом опыт работы с банковскими продуктами, опыт разработки и внедрения онлайн-моделей, опыт построения RAG и пайплайнов с LLM.

Условия

• Размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования;




• Квартальная премия по результатам KPI;




• Гибкий график работы;




• Полную удалёнку или гибрид можно выбрать;




• ДМС с первых дней работы, включая стоматологию и обслуживание в лучших клиниках города;




• Страхование и компенсация 10 дней больничного;




• Тренинги, вебинары, митапы и демо-дни;




• Оплата профильных конференций и курсов;




• Помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр;




• Доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital и МИФ;




• Программа развития AI-грамотности с треками от базового до продвинутого уровня.

#J-18808-Ljbffr