Data Scientist (антифрод) в Альфа Банк удалённо

Data Scientist в команду платформы ограничений антифрода. Задача — исследовать и внедрять ML-модели для высоконагруженных сервисов, обрабатывающих миллионы транзакций в день.

Задачи:

• Погружаться в бизнес-контекст платформы ограничений, изучать данные и существующую инфраструктуру
• Анализировать бизнес-процессы, выявлять уязвимые места и точки роста
• Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift и ранжирующие модели, нейросетевые решения
• Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением
• Валидировать модели с помощью офлайн-метрик (AUC, PR-кривые, NDCG, uplift-метрики)
• Готовить аналитическую статью или отчёт с обоснованием выбора оптимального решения
• Запускать лучшее решение в продакшн и интегрировать его в систему управления ограничениями

Требования:

• Высшее техническое образование
• Опыт работы в DS от 2 лет
• Опыт вывода моделей в прод
• Уверенный Python, продвинутый SQL
• PySpark как плюс
• Большой опыт в классическом ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация
• Статистика, A/B-тесты, основы оптимизации, понимание принципов работы используемых методов
• Умение презентовать результаты сложных решений понятным бизнесу языком, проактивность

Условия:

• Стабильный и прозрачный доход: зарплата по итогам собеседования + квартальная премия по KPI
• Гибкий график работы
• Полная удалёнка или гибрид на выбор, ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• ДМС с первых дней, включая стоматологию и страхование, компенсация 10 дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: тренинги, вебинары, митапы, демо-дни
• Оплата профильных конференций и курсов, помощь с публичными выступлениями и статьями на Хабр
• Доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий

Навыки:

• Python
• SQL
• PySpark
• ML
• бустинги
• регрессия
• ранжирование
• классификация
• кластеризация
• uplift-модели
• нейронные сети
• A/B-тесты
• статистика
• AUC
• PR-кривые
• NDCG