Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)

Погружаться в бизнес‑контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру

высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день.

Анализировать текущие бизнес‑процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста.

Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift‑модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью).

Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки.

Валидировать модели с помощью офлайн‑метрик (AUC, PR‑кривые, NDCG, uplift‑метрики и др.), убеждаться в статистически значимом приросте точности.

Подготавливать аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравниваться каждый метод и обосновываться выбор оптимального решения.

Запускать в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечивая его интеграцию в существующую систему управления ограничениями.

Опыт: от 3х лет опыта в DS. Опыт вывода моделей в прод.

Стек: Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс.

Классический ML: Большой опыт в решении задач классического ML. Бустинги, регрессия, ранжирование, классификация.

Математика и аналитика: Статистика, A/B тесты, знание основ оптимизации и того как работают используемые методы.

Soft skills: Умение презентовать результат сложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей.

Образование: топ-10 вуз по техническому направлению как плюс.

Интересные задачи и дружный коллектив

Заказчики с понятными задачами😊

Feature Store и AutoML (baseline решения из коробки)

Автоматизированные сервисы по выводу в пром моделей

Максимум исследования и минимум бюрократии и рутины