Разработчик ML

ЗДЕСЬ
ТЫ ИМЕЕШЬ
ЗНАЧЕНИЕ

Мечтай, думай, создавай в IBS!

В нашей команде у тебя есть все ресурсы и возможности, чтобы раскрыть свой потенциал и реализовать таланты, делая то, чем будешь гордиться

Делаем инновации доступными и полезными

Мы выбираем лучшее из мира технологий и превращаем в реальные ИТ-решения, которыми пользуются миллионы сотрудников крупнейших компаний России.

Мы — команда специалистов по ML и AI, которые создают интеллектуальные решения для кредитования жилой недвижимости. Наш продукт объединяет классические методы финансового моделирования и современные технологии машинного обучения, чтобы сделать процесс оценки и принятия решений более точным, быстрым и комфортным.
Мы строим модели, которые работают в реальных банковских процессах: от прогноза стоимости квадратного метра до оценки сроков и бюджетов строительства жилых комплексов. Помимо классического ML, мы развиваем направления Computer Vision и AI-агентов для автоматизации сложных сценариев. Если вам интересно работать с данными, которые напрямую влияют на бизнес-решения, и проходить путь от гипотезы до production-модели, нам по пути.

Обязанности:

• Исследование данных и генерация гипотез: поиск закономерностей, feature engineering, проверка взаимосвязей
• Разработка и обучение классических ML-моделей: регрессия, бустинги (CatBoost, LightGBM, XGBoost), ансамбли
• Полный цикл разработки модели: от первичного анализа данных до внедрения в production и мониторинга
• Валидация и интерпретация моделей: кросс-валидация, оценка стабильности, SHAP
• Участие в смежных проектах: CV-модели, AI-агенты и RAG-системы для автоматизации процессов
• Плотное взаимодействие с бизнесом: формализация требований, защита результатов, презентация моделей
• Участие в развитии ML-инфраструктуры: пайплайны обучения, мониторинг, воспроизводимость экспериментов

• Уверенный Python (1,5+) для анализа данных и разработки: pandas, numpy, matplotlib/seaborn
• Сильный классический ML: sklearn, CatBoost, LightGBM, XGBoost — опыт обучения, тюнинга и вывода в прод
• Понимание метрик качества моделей, опыт кросс-валидации и оценки стабильности
• Опыт feature engineering на табличных данных: генерация, отбор, кодирование признаков
• Умение интерпретировать модели: SHAP, feature importance
• Опыт работы в команде: Git, Jira, Confluence
• Способность самостоятельно пройти путь от сырых данных до работающей в проде модели
• Желательные:

• Опыт с Computer Vision: классификация, object detection

• Опыт разработки AI-агентов и RAG-систем (LangChain, LangGraph, векторные БД)

• Опыт работы с реляционными БД и написания SQL-запросов

• Понимание рынка недвижимости, кредитного анализа, опыт работы с финансовыми или строительными данными

• Официальное трудоустройство, стабильная "белая" зарплата
• График 5/2, рабочий день с 9:00
• Работа в офисе в команде профессионалов
• Возможности для профессионального роста и обучения
• Участие в масштабных и значимых для страны проектах
• ДМС, корпоративные мероприятия, поддержка наставников

IBS — вселенная возможностей

Это можно сделать с помощью «Национальной системы подтверждения ИТ-компетенций Минцифры России» на платформе career.hh.ru/assessment. Наличие соответствующих сертификатов будет преимуществом при рассмотрении вашего резюме.