«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными.
Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся развитием ML-подходов в страховании. Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде.
Наши модели работают в online-режиме 24/7, решая задачи оценки риска, выявления фрода, ценообразования и формирования индивидуальных предложений. Мы оцениваем влияние нашей работы на бизнес-метрики с помощью A/B-тестов. Используем в работе open-source решения: Spark, MLFlow, DVC, Feast, CatBoost, Docker, данные готовим на Hadoop-кластере.
Обязанности:
- Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML;
- Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием);
- Оценка влияния на бизнес предложенных решений;
- Подготовка признаков для feature store (используем Feast);
- Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов.
Требования: - Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера.
- Наличие разработанных моделей в проде.
- Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса.
- Понимание работы базовых ML-алгоритмов;
- Знание метрик машинного обучения и их интерпретации;
- Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost);
- Опыт написания запросов на SQL;
- Общее представление об A/B-тестах;
- Навыки работы с Git;
- Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production;
- Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime).
Желательно:
- Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark.
- Опыт проведения A/B-экспериментов.
- Знакомство с MLFlow, dvc.
- Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI).
- Опыт работы с Docker.
- Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka.
- Опыт работы в qlikview, superset
Что мы предлагаем: - Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом;
- Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании;
- Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ;
- Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.);
- Обеспечение техникой для работы;
- Гибридный график работы 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10)
