Целевой сетап команды: 2 DS, 1 DevOps и 1 Back-end Developers, 1 UX Designer, а также своего даталейка (в дополнение к общебанковскому) и кластера с GPU.
В пайплайнах используем Spark, Python + ML стек под него, Scala, Docker, Airflow, Postgres, Greenplum.

Наша задача - разработка и развитие микросервиса (рекомендательной системы) персональных инвест. рекомендаций. Под капотом много математических (quantitive portfolio management) и экономических теорий (behavioral finance).

Стек технологий:

• Python, GitLab, Docker;
• Clickhouse, GreenPlum, Postgres;
• Airflow.

• Дата публикации:
  21.01.2021
• Код вакансии:
  30032

Наш идеальный кандидат:

• Python + Libs(numpy, scipy cvxpy, ML библиотеки);
• отлично программирует, знает классические алгоритмы и структуры данных;
• отлично знает основные методы и алгоритмы ML;
• имеет опыт построения МЛ-пайпланов в проде;
• умеет разбираться в исследовательской области, читать научные статьи и разрабатывать новые алгоритмы;
• знает английский на уровне - Intermediate;
• хочет развиваться в сфере инвестиций;
• любит и знает математику и физику за пределами ML.

Что будем делать:

• выводить в прод алгоритмы подбора ценных бумаг;
• строить платформу кросс-валидиации и бектестов (в инвестициях это отдельный уровень сложности и важнейший компонент);
• разрабатывать и улучшать алгоритмы оценки риск предпочтений пользователя;
• разрабатывать и оптимизировать систему персональных инвест. рекомендаций на основе профиля пользователя.

Что мы предлагаем:

• участие в python and data-science communities банка;
• ДМС со стоматологией с первых дней работы и доплаты по больничным листам;
• скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое);
• начало рабочего дня в удобное время, обычно все собираемся до 11:00;
• офис в 7 минутах ходьбы от м. Смоленская, работа удаленно до конца пандемии;
• нет дресс-кода.