Middle ML- Engineer
Описание от работодателя
Обязанности:
Разработка и обучение моделей : Создание прогнозных моделей для классических банковских задач (кредитный скоринг, отток клиентов, рекомендательные системы, антифрод, склонность к продуктам).
Проектирование ML-инфраструктуры : Настройка полного цикла жизни моделей от сбора сырых данных до вывода в промышленную эксплуатацию (MLOps пайплайны, CI/CD для ML).
Работа с данными : Оптимизация витрин данных, генерация и отбор фичей (Feature Engineering), а также контроль качества входных данных (Data Quality).
Мониторинг моделей : Настройка дашбордов для контроля стабильности моделей в проде (отслеживание дата-дрифта и концепт-дрифта).
Взаимодействие с бизнесом : Обсуждение требований с продуктовыми командами и аналитиками, перевод бизнес-задач на язык метрик машинного обучения.
Требования:
Опыт работы : 1-2 года в роли ML-инженера или Data Scientist.
Опыт в Финтехе : Обязателен успешный опыт реализации ML-проектов в банковской сфере (понимание логики кредитных конвейеров, транзакционных данных или маркетинговых кампаний).
Языки и библиотеки : Отличное владение Python и классическим ML-стеком ( Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, CatBoost ).
Работа со сложными данными : Уверенное знание SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация). Опыт работы с инструментами обработки больших данных ( PySpark, Hadoop/Hive ) будет преимуществом.
Вывод в прод (Deployment) : Опыт контейнеризации приложений ( Docker ) и написания API для моделей ( FastAPI, Flask ).
Инструменты : Опыт работы с системами контроля версий (Git) и инструментами логирования экспериментов (MLflow / ClearML / W&B).
Став частью команды Forte, ты получишь:
Конкурентную заработную плату и бонусы за персональную эффективность;
График работы 5/2 с 9:00-18:00 в комфортном офисе;
Жизнь внутри компании с ее корпоративными мероприятиями: тимбилдинги, челленджи, спортивные турниры, благотворительные акции;
Заботу о здоровье с медицинским страхованием, а также DayOff в честь дня рождения и за выслугу лет;
Выгодную рассрочку в крупные фитнес-клубы;
Доступ к корпоративной библиотеке для непрерывного обучения и саморазвития.