Data Scientist (Anti-Fraud)

Ozon Банк — это подразделение Ozon, где тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём инновационные продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Гордимся атмосферой в командах: каждый сотрудник может влиять на процессы и результаты.

Мы ищем опытного Data Scientist в команду антифрода Ozon Банк. Наша миссия — защищать пользователей от мошенничества. Опираясь на передовые инструменты аналитики, мощную инфраструктуру и машинное обучение, мы делаем наши продукты удобнее и безопаснее.

Вам предстоит:

• Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка;
• Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества;
• Участвовать в развитии графовой аналитики антифрода — R&D и прикладное использование;
• Настраивать мониторинг продакшн-моделей: алерты, анализ дрейфа, реакция на инциденты, процессы;
• Интегрировать внешние источники скоров (телеком, БКИ и т.п.) — от оценки экономики поставщика до организации ретро и коммуникации с закупками и юристами;
• Работать напрямую с заказчиками, доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта;
• Участвовать в создании реалтайм ML-сервисов и правил-эвристик;
• Автоматизировать процессы обработки и анализа данных:

Мы ожидаем:

• Опыт работы в Data Science от 3 лет, из них минимум 1-2 года в антифроде, кредитном скоринге или близких задачах — в банке или финтехе;
• Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения;
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения на практике;
• Полный жизненный цикл ML — от фича-инжиниринга до деплоя и мониторинга в проде; опыт с MLflow или аналогом;
• Отличные знания SQL, умение писать сложные запросы, включая оконные функции; опыт работы с большими данными — ClickHouse / Vertica / Spark / Hadoop;
• Бизнес-ориентированность — умение считать экономический эффект модели и объяснять заказчику технические метрики на языке бизнеса;
• Самостоятельность в проектах — способность взять кейс с нуля и довести до прода без постоянного контроля;
• Умение работать с данными и видеть закономерности и людей за ними;
• Навыки работы с инструментами визуализации данных;
• Гибкость и умение быстро переключаться между задачами;

Будет плюсом:

• Опыт построения realtime-моделей и их интеграции в продукты;
• Опыт с графовыми методами и графовыми БД;
• Опыт интеграции и переговоров с внешними поставщиками скоров;
• Опыт наставничества и менторинга младших сотрудников;
• Знание регуляторики ЦБ в части антифрода.