Data Scientist

Мы IT-FINANCE - команда крутых специалистов, которые разрабатывают программное обеспечение для лидогенерации и fintech компаний.

Сейчас мы находимся в поисках опытного Data Scientist, который усилит нашу команду. Если ты стремишься к профессиональному развитию в среде опытных и проактивных коллег, смело осталяй свой отклик!

Обязанности:

Мы ищем Data Scientist с сильной математической базой и глубоким пониманием классического Machine Learning. Это позиция не ML Engineer — инфраструктурой, пайплайнами и продакшен-интеграцией занимаются отдельные специалисты. Наша задача — усилить экспертизу именно в построении, развитии и оптимизации моделей.

Classification / Ranking

• Binary & Multiclass classification (response, routing, scoring)
• Ranking / recommender models (take-up, prioritization)
• Работа с несбалансированными выборками
• Cost-sensitive learning
• Uplift modeling
• Feature engineering (включая сложные агрегации и temporal features)
• Ансамбли: stacking, blending, boosting
• Calibration (Platt / isotonic)
• Threshold optimization под бизнес-метрики
• Построение и улучшение скоринговых моделей
• Интерпретация моделей (SHAP, feature importance)

NLP (существенная часть задач)

• Text classification (SMS, PDF, шаблоны коммуникаций)

• Embeddings (word2vec, fastText, contextual embeddings)
• Работа с пользовательской историей
• Модели выбора шаблона сообщения
• NLP как источник фичей для скоринговых моделей
• Оптимизация моделей под бизнес-метрики (ROI, uplift, response rate)
• Feature extraction из текстов
• Нужен человек, который понимает:
• как устроены эмбеддинги
• различия между статическими и контекстными представлениями
• trade-offs между fine-tuning и feature extraction
• как правильно валидировать NLP-модели при temporal split

Bandits / Allocation

• Multi-Armed Bandits
• Contextual bandits
• Exploration vs exploitation
• Off-policy evaluation
• A/B и тесты на отказном трафике

• Оптимизация распределения трафика
  
  Наш стек

• Greenplum (DWH)
• dbt
• S3
• Airflow
• MLflow

Modeling Depth

Вы должны уметь:

• Декомпозировать бизнес-задачу в ML-постановку
• Проектировать схему валидации (включая temporal CV)
• Строить ансамбли и понимать когда они нужны
• Анализировать деградацию
• Понимать leakage
• Работать с shift (covariate / concept)
• Настраивать мониторинг качества
• Работать с MLflow для трекинга экспериментов
• Защищать модельные решения перед бизнесом

Что мы предлагаем:

• Достойный уровень заработной платы, включающий ежегодную индексацию;

• Полностью удаленная работа (нам не важно в каком городе или в какой стране ты будешь находиться);

• Гибкий график, а также у нас стандартная пятидневная рабочая неделя;

• Корпоративное оборудование;

• ДМС со стоматологией и телемедициной, профессиональной психологической поддержкой и др.;

• Компенсация внешнего обучения за счет компании;

• Работа в коллективе крутых специалистов в сфере IT и FinTech, а также дружественная атмосфера без лишних формальностей