Senior Data Scientist

Участие в проекте умного ценообразования инвестиционных банковских продуктов в роли ведущего разработчика моделей (Senior DS)..

Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.

Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта.

Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний.

Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных.

Подготовка и проведение demo с заказчиками.

Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям.

Senior Data Scientist с подтверждённым опытом полного цикла разработки ML моделей от 3 лет (uplift моделирование

значимое преимущество).

Глубокие знания математики, статистики и теории вероятностей, умение обосновывать выбор методов и интерпретировать результаты с учётом ограничений моделей.

Опыт проектирования и внедрения ML систем в промышленной среде: продуктивизация, мониторинг, управление версиями моделей и данных.

Способность самостоятельно ставить задачи, формулировать и проверять гипотезы, оценивать экономическую эффективность ML решений.

Навыки менторства и передачи экспертизы команде: помощь в развитии компетенций коллег, ревью подходов и кода, формирование стандартов качества.

Умение выстраивать взаимодействие со смежными командами (аналитики, разработчики, бизнес), транслировать технические ограничения и возможности на язык бизнес метрик.

Способность презентовать результаты стейкхолдерам разного уровня, аргументировать решения и защищать подходы, в том числе в условиях неопределённости и противоречивых требований.

Масштабные задачи в области умного ценообразования с прямым влиянием на бизнес результаты.

Сформированный стек и инфраструктура: Feature Store, AutoML, автоматизированные сервисы вывода моделей в пром.

Возможность влиять на архитектуру ML платформы и процессы команды, внедрять лучшие практики.

Заказчики с понятными бизнес целями и высокой вовлечённостью.

Минимум бюрократии и рутины, максимум исследований и инженерных вызовов.

Среда для профессионального роста: обмен экспертизой, менторство, участие в кросс функциональных инициативах.