Обязанности:
В первую очередь тебе предстоит развивать библиотеку классического моделирования ARTEM(L):
• Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов, оптимизировать код;
• Улучшать отчетность и артефакты по полученной модели (отчет по модели с интерпретацией ллм, графики, таблицы);
• Обновлять документацию;
• Поддерживать пользователей (технически подкованных DS);
• Совместно с командой MLOps интегрировать сервис в промышленную среду;
• Отвечать за релизный цикл библиотеки;
• Проводить ревью пр от других ds
Также предстоит заниматься развитием платформы AlfaPredict для аналитиков:
• Отвечать за создание и добавление новых ds-сценариев в платформу (например, моделирование, анализ признаков на целевое событие, очистка данных и т.д.)
• Написание технических инструкций для сценариев платформы
Требования:
• Умение писать код, знание основных паттернов проектирования;
• Уверенное владение ML- и DL-стеком Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost,Scikit-Learn, Pandas, Numpy;
• Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive;
• Опыт работы с MLFlow;
• Опыт работы с AirFlow/ArgoWorkflow
• от двух лет опыта в DS
Будет большим плюсом:
• Контрибьют в ML-библиотеки;
• Опыт full-stack разработки
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение;
