Senior Data Scientist в команду Collateral Machine

Команда Collateral Machine отвечает за автоматизацию процесса оценки залогов в банке. Проекты затрагивают различные домены ML: от классического ML в задачах оценки залогов до NLP для анализа документов. Сейчас команда в поиске Senior Data Scientist, который поддержит полный процесс ведения проекта от обсуждения бизнес-цели с заказчиком до внедрения проекта в прод. Наш стэк технологий: Python 3.10+, Hadoop, Spark, Hive, AirFlow, MlFlow, Fastapi, Prometheus, Grafana, Gitlab, Docker, K8S. Чем предстоит заниматься улучшать текущие модели оценки залогов — недвижимое и движимое имущество; создавать модели оценки залогов; развивать проект распознавания документов; погружаться в исходные "сырые" данные и процессы залогового отдела для формирования новых инициативных гипотез, которые смогут улучшить текущие процессы; развивать и поддерживать высокую культуру MLOps процессов в команде; обсуждать с бизнесом проекты, декомпозировать их на логически связанные куски с переводом на язык DS; поддерживать работу двух других Data Scientist’ов команды. Наши ожидания опыт в роли Data Scientist от трех лет; высокие навыки программирования на Python, включая покрытие кода автотестами; опыт работы с реляционными БД, знание SQL; уверенные знания и практический опыт в области ML: табличные данные, временные ряды; опыт работы с Spark, Airflow, Hadoop; опыт в MLOps процессах: мониторинг моделей, логирование экспериментов и моделей; умение самостоятельно реализовать весь пайплайн деплоя ML модели в прод: от постановки гипотезы до мониторинга работы модели; умение самостоятельно генерировать идеи, общаться с бизнесом, планировать эксперименты, объяснить все сложное простыми словами; желание работать в продуктовой команде, которая нацелена на результат, а не Research. Будет плюсом опыт руководства командой; практический опыт работы с геоданными; работа с NLP проектами; проведение A/B тестов и пилотирование моделей; опыт обучения моделей из разных источников данных. Мы предлагаем высокий уровень автономности роли: возможность действовать свободно, выбирать технологии, принимать решения и влиять на результат, предлагать и реализовывать свои идеи; возможность проверять гипотезы, видеть результат своей работы; возможность работать из офиса или удаленно. Главное — договориться с командой; работу в структуре без строгой иерархии и по принципам Agile; профессиональные тренинги и образовательные курсы (karpov.courses, NewProLab, Otus, Slurm), конференции, хакатоны, а также внутрибанковские митапы с приглашенными экспертами; ДМС со стоматологией с первых дней работы и доплаты по больничным листам, различные виды страхования; скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое).