Требования
Образование и опыт:
• Высшее техническое образование (магистр или выше) по направлениям: компьютерные науки, машинное обучение, математика, статистика или смежные дисциплины.
• Опыт работы в ИТ, банковской или финансовой сфере от 2-х лет.
Технические навыки:
• Продвинутые знания Python, Oracle PL/SQL.
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация, выявление аномалий).
• Опыт работы с современными ML-фреймворками (scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, PyTorch, TensorFlow).
• Владение технологиями контейнеризации и оркестрации ML-процессов (Docker, Airflow).
• Уверенное использование Linux, Bash, Git и CI/CD (GitLab, Git).
Будет плюсом:
• Опыт графового анализа данных (NetworkX, Neo4j).
Обязанности
• Разработка и внедрение моделей машинного обучения для классификации и сегментации клиентов.
• Поиск и выявление аномалий в транзакционных и клиентских данных, повышение точности моделей и снижение количества ложных срабатываний.
• Анализ транзакционных паттернов с целью определения подозрительного поведения клиентов.
• Автоматизация процессов развёртывания, мониторинга и регулярного обновления моделей (MLOps, CI/CD).