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.