Директор службы Risk ML Engineering

Аналитика рынка

Стек

Откликнуться

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

Описание

Обязанности: Формирование стратегии развития и планов деятельности Службы Risk ML Engineering. Организация и руководство работой подразделения, управление командой специалистов. Разработка и развитие Model Factory для полного жизненного цикла моделей машинного обучения. Развитие и сопровождение корпоративного Feature Store для риск-моделей. Создание и автоматизация пайплайнов обучения, переобучения и развертывания моделей (MLOps). Автоматизация мониторинга производительности моделей и контроля качества. ). Развертывание моделей в промышленной среде (Production). Интеграция моделей машинного обучения с банковскими информационными системами. Разработка и сопровождение API для сервисов риск-моделей. Управление версиями моделей и контроль жизненного цикла ML-решений. Оптимизация производительности inference-сервисов и инфраструктуры моделей. Взаимодействие с бизнес-подразделениями, ИТ-командами и подразделением Risk Data Science. Организация взаимодействия с подразделениями Банка по вопросам оценки кредитных рисков и резервов на покрытие ожидаемых кредитных потерь. Требования Высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук, Data Science, экономики или смежных направлений. Опыт работы в области Data Science, Machine Learning, MLOps или риск-моделирования не менее 3 лет. Практический опыт разработки моделей кредитного риска (PD, LGD, Scoring, Fraud) будет преимуществом. Уверенное владение Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM). Знание методов машинного обучения и математической статистики. Практический опыт работы с банковскими данными (кредитные портфели, транзакции, клиентское поведение). Уверенное владение SQL и опыт работы с корпоративными хранилищами данных. Опыт построения MLOps-процессов, автоматизации жизненного цикла моделей и внедрения моделей в Production. Опыт проектирования Feature Store, Model Registry, API и ML-инфраструктуры будет п

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