Специалист по машинному обучению и анализу данных (средний уровень)
БАНК УРАЛСИБ
Москва
🏢 Офис
Junior
Полная занятость
Россия
Описание вакансии
Мы ищем специалиста уровня миддл в Дирекцию моделирования и аналитических сервисов (Корпоративный и Малый бизнес), который готов работать на стыке Дата сайнс и Backend-разработки. Вам предстоит не только строить модели, но и упаковывать их в промышленные сервисы для сотрудников банка и клиентов. Вы будете участвовать во всех этапах жизненного цикла продукта: от гипотезы и подготовки данных в Oracle до разработки API-ручек и внедрения AI-функционала
Почему стоит прийти к нам
•реальный полный цикл разработки: вы не просто отдаете модель в «черный ящик», а сами участвуете в создании сервиса. У вас будет возможность поработать с целой экосистемой взаимосвязанных моделей и микросервисов, видя полный путь от данных до бизнес-результата
•наставничество и рост: мы поможем освоить современные инженерные практики (CI/CD, Kubernetes, работа с S3, логирование) и углубиться в архитектуру LLM и RAG-систем. Вы получите опыт, который высоко ценится на рынке
•влияние на продукт: ваши разработки будут использоваться реальными сотрудниками банка и клиентами. Никаких «мертвых» моделей — только работающие инструменты для бизнеса
Чем предстоит заниматься
•разработкой ML/AI-решения: создание и поддержка моделей для корпоративных клиентов и ИП (рекомендации, генерация вопросов, NPS, анализ диалогов)
•аналитикой и данными: писать сложные запросы на Oracle SQL, готовить витрины данных, проводить разведочный анализ
•моделированием: разрабатывать и обучать ML-модели (CatBoost, XGBoost, LightGBM) для задач скоринга, рекомендаций и прогнозирования
•сервисами и API: участвовать в разработке простых микросервисов на Python (FastAPI): не обязательно быть экспертом в бэкенде, но нужно понимать, как передать модель из БД в API
•работой с ИИ: помогать во внедрении элементов GenAI (RAG, транскрибация аудио, саммаризация текстов): мы покажем, как это работает на практике
•интерфейсами: создавать внутренние инструменты для коллег на Streamlit (таблицы, фильтры, экспорт в Excel)
•документированием: писывать логику работы сервисов, писать инструкции по поддержке и ведению разработок (важно, чтобы ваш код и решения были понятны другим участникам команды)
Наши ожидания
•высшее физико-математическое, техническое или экономическое образование
•опыт построения и внедрения моделей машинного обучения от 2-х лет
•уверенное знание Python (pandas, numpy, sklearn) и SQL (умение писать эффективные запросы, оконные функции
•понимание основных алгоритмов машинного обучения, методов оценки, визуализации, интерпретации результатов модели и способов повышения качества
•желание развиваться в инженерной части: научиться писать чистый код, работать с GenAI и понимать принципы построения API
•будет преимуществом: любой опыт с FastAPI или другими веб-фреймворками, знакомство с темой LLM, RAG или обработкой текста/аудио или NLP-задачами, опыт работы со Streamlit или другими инструментами визуализации, опыт написания парсеров, понимание специфики банковских данных
Мы предлагаем
•официальное трудоустройство по ТК РФ с первого дня работы
•отличные возможности для карьерного и профессионального роста
•график работы - 5/2
•гибридный формат работы
•квартальная премия за успехи в работе
•ежегодный отпуск, больничный, ДМС
Хотите стать частью команды Уралсиба? Откликайтесь прямо сейчас!
Наша вакансия вам подойдет, если вы ищите
аналитик, машинное обучение, дата сайнс, дата-сайентист, визуализация данных, разработка ML-моделей.