Senior Data Scientist

Команда Collateral Machine — часть Управления рисками. В нашей команде работают 11 профессионалов: Product Owner, Tech Lead, Business Expert, четыре Data Engineer’а, три Data Scientist’a и DevOps Engineer.

Наш продукт Collateral Machine — это система автоматической оценки объектов залогов, основанная на машинном обучении. Она поможет оказывать более быстрый и качественный сервис оценки залога для сотрудников бизнес-подразделений банка.

Краткое описание задачи с нашего хакатона, в котором участвовало почти 400 команд со всей России: https://habr.com/ru/company/raiffeisenbank/blog/574184/

Мы постоянно растем, не боимся экспериментировать и будем рады сделать все для того, чтобы вам было интересно с нами и вы могли развиваться. Для этого в банке есть комьюнити, которые помогают в обучении по различным направлениям: Data Science, Python, Data Engineering.

Наш стэк технологий:

обработка данных — Hadoop, Hive, Airflow;
сбор данных — Scrapy;
версионирование и воспроизводимость ML-экспериментов — MLFlow;
backend — Fastapi, Docker, poetry, Postgresql;
тесты пишем на pytest, в проектах придерживаемся общего шаблона, используем различные линтеры и форматеры.

Чем предстоит заниматься

создавать и проверять новые ML-модели для разных типов залогового имущества (жилая и коммерческая недвижимость, транспорт);
ставить задачи, выбирать метрики, валидировать модели;
участвовать в разработке всего pipeline — от сбора данных и feature engineering’а до выкатки в прод и дальнейшего мониторинга (при поддержке команды);
проводить пилотирование новых моделей и оценивать результаты;
интерпретировать модели и полученные результаты.

Наши ожиждания

хорошее владение Python (включая стандартный ML-стек);
уверенные знания и практический опыт в области ML: табличные данные, временные ряды;
качественный код;
владение SQL, bash, Git;
готовность общаться с бизнесом;
уверенный опыт работы с Flask/FastAPI, Docker, pytest, PostgreSQL, Hadoop (Spark, Hive, HDFS, Airflow), Shap/Lime.

Будет плюсом:

опыт работы с Beautifulsoup/Scrapy/Selenium;
опыт в NLP и работе с геоданными;
опыт работы с микросервисной архитектурой;
опыт презентаций по интерпретации и защите алгоритмов ML-моделей перед бизнесом;
готовность развивать T-shape компетенции в разработке, участвовать в сборе данных для обучения моделей;
желание изучать новое и искать лучшие решения для задач команды;
опыт в построении ML-моделей оценки стоимости движимого/недвижимого имущества (жилая и коммерческая недвижимость, транспорт).

Мы предлагаем

удаленную работу или возможность работать из офиса — по желанию;
активно развивающееся Data Science, Python, Data Engineering комьюнити внутри банка с конференциями, обучением и общением;
профессиональные тренинги и образовательные курсы karpov.courses, NewProLab, Otus, Slurm;
скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое), программу primezone.ru;
ДМС со стоматологией с первых дней работы и дополнительные компенсации по больничным листам;
гибкое время рабочего дня, не нарушающее командные договоренности;
отсутствие формализма и дресс-кода;
организацию обучения для профессионального развития;
большую бесплатную электронную библиотеку для сотрудников через аккаунт MyBook;
современный офис с кабинетом врача и собственным фитнес-залом в одной минуте от станции метро «Технопарк»: https://vc.ru/raiffeisenbank/62596-kak-my-rabotaem-ofis-rayffayzenbanka

Про наше внутренне Data Science сообщество: https://habr.com/en/company/raiffeisenbank/blog/469203/

Подробнее о Райффайзен Банке на VC: https://vc.ru/raiffeisenbank

еще десятки льгот и бонусов для сотрудников