data scientist антифрода
Коротко
Data science for anti-fraud in a bank; develops and maintains full-cycle ML models for onboarding and transactions, graph analytics, and real-time services. · Needs: Required: 3+ years Data Science, 1-2 years anti-fraud/credit scoring, Python, ML algorithms, full ML lifecycle, MLflow, SQL, big data
Описание от работодателя
Описание: Ozon Банк — подразделение Ozon, которое создаёт финансовые продукты и сервисы для физических и юридических лиц. Команда антифрода защищает пользователей от мошенничества с помощью аналитики, инфраструктуры и машинного обучения.
Задачи: Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла для онбординга и транзакций на кредитных продуктах Ozon Банка; Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества; Участвовать в развитии графовой аналитики антифрода; Настраивать мониторинг продакшн-моделей, алерты, анализ дрейфа и реакцию на инциденты; Интегрировать внешние источники скоров; Оценивать экономику поставщиков и организовывать ретро и взаимодействие с закупками и юристами; Работать напрямую с заказчиками и доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта; Участвовать в создании реалтайм ML-сервисов и правил-эвристик; Автоматизировать процессы обработки и анализа данных.
Требования: Опыт работы в Data Science от 3 лет; Опыт 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; Опыт полного жизненного цикла ML: от разработки признаков до развёртывания и мониторинга в продакшене; Опыт работы с MLflow или аналогами; Отличное знание SQL, включая сложные запросы и оконные функции; Опыт работы с большими данными в ClickHouse, Vertica, Spark или Hadoop; Бизнес-ориентированность и умение считать экономический эффект модели; Умение объяснять заказчикам технические метрики на языке бизнеса; Самостоятельность и способность доводить кейсы до продакшена без постоянного контроля; Умение работать с данными и видеть закономерности; Навыки работы с инструментами визуализации данных; Гибкость и умение быстро переключаться между задачами; Будет плюсом опыт построения realtime-моделей, графовых методов и графовых БД, интеграции и переговоров с внешними поставщиками скоров, наставничества младших сотрудников, знание регуляторики ЦБ в части антифрода.
Условия: Условий в вакансии нет