Team Lead ML Engineer (Classification Models)

Аналитика рынка

Стек

Откликнуться

Загрузите резюме — мы свяжем вас с работодателем напрямую через нашу базу.

Описание

Обязанности Развитие ML-направления и управление командой Построение и развитие внутренних пайплайнов для разработки ML моделей (Feature Store, Experimentation Platform, Online and Offline Inference) Проведение код-ревью и внедрение стандартов качества кода Разработка, деплоймент, поддержка и мониторинг классификационных и регрессионных моделей: Price Elasticity Model, Early Repayment Prediction Model, Loan Disbursement Prediction Model, Interest Rate Uplift Model, Payment Date Recommendation, Application Scoring, Behavioral Scoring, Income Estimation, Antifraud Scoring, Collection Scoring и др. Исследование и интеграция новых источников данных для расширения признакового пространства Взаимодействие со стэйкхолдерами и смежными командами (Data Engineers, DevOps, Data Analysts), выявление бизнес-потребностей Требования Наличие опыта в DS / ML от 3 лет Наличие опыта управления командой от 2 лет Умение декомпозировать задачи, планировать и поддерживать работу команды Глубокое понимание классических ML алгоритмов Опыт решения ML задач: Uplift-моделирование, бинарная классификация, регрессия Уверенное владение Python и соответствующими библиотеками: catboost, xgboost, lightgbm, statsmodels, scikit-learn, optuna, FastAPI, git, Airflow Уверенное владение инструментами для анализа и визуализации данных: SQL (GreenPlum), pandas, seaborn, matplotlib Уверенное знание теории вероятности и статистики Условия Возможность решать интересные прикладные задачи с непосредственным влиянием на бизнес-результат по множеству банковских продуктов: Cash Loan, Mortgage, Car Loan, Loans for Medium and Small Enterprises Условия для роста и развития: возможность участия в командировках Работа с различными доменами данных: соцдем, карточные транзакции, доходы, кредитная история, телеком, финансовая отчетность компаний и др. Годовой бонус

Контакты работодателя (email/phone/telegram) скрыты из публичного превью — отправьте резюме, чтобы мы связали вас напрямую.