Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)

Ориентир по рынку≈ 337 000 – 362 000 ₽наша приблизительная оценка по 13 вакансиям этой роли и грейда, у работодателя вилка не указана

≈ 4,1 тыс.–4,4 тыс. $

🌍 УдалённоMiddleПолная занятость

Стоит ли откликаться

Вакансия закрыта

Вакансию уже закрыли, и отклик сюда не дойдёт. Как она жила, видно в разборе ниже.

3 из 4 в норме

Деньги

Вместо вилки в объявлении «доход: размер заработной платы обсуждается». Ориентир на созвон: столько платят в 13 похожих вакансиях Data Scientist уровня Middle.

платят меньше337 000 – 362 000 ₽ у половины таких вакансийплатят больше

Кроме оклада: премия. Размер не назван, а от него зависит доход за год.

Вилки нет

Живость

Открыта 57 дней, и признаков фиктивного найма у неё нет. Раньше её уже выкладывали 1 раз: спросите, почему место снова свободно.

Живая

Описание

Обязанности: 7, требования: 6. Понятно, что за работа, ещё до отклика.

Обещают: ДМС со стоматологией, гибкий график и коворкинг
Известно: высокие нагрузки
Не сказано: как оформят и из каких стран можно работать

Подробно

Что требуют

ОбязательноPythonSQLSparkMLA/B Testing

Надбавка к зарплате на этом уровне: Python +43%, SQL +22%.

Ясно

Чем предстоит заниматься

Погружаться в бизнес‑контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день

Анализировать текущие бизнес‑процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста

Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift‑модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью)

Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки

Валидировать модели с помощью офлайн‑метрик (AUC, PR‑кривые, NDCG, uplift‑метрики и др.), убеждаться в статистически значимом приросте точности

Подготавливать аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравниваться каждый метод и обосновываться выбор оптимального решения

Запускать в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечивая его интеграцию в существующую систему управления ограничениями

Наши требования

Высшее техническое образование

Опыт работы в DS от 2 лет. Опыт вывода моделей в прод

Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс

Большой опыт в решении задач классического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация

Статистика, A/B тесты, знание основ оптимизации, понимание принципов работы используемых методов

Умение презентовать результат сложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей

Мы предлагаем

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI

Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде

Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи

Сложные и интересные задачи, современный стек технологий

Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного

Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни

Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр

Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий

Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК

Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня

Дополнительно

Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе мы применяем продвинутые методы машинного обучения, прикладной математики и статистики. Исследуем новые данные, проверяем различные ML-гипотезы и постоянно ищем возможности значимо улучшить существующие решения. Сейчас мы расширяем команду и ищем DS-специалистов уровня Middle и Senior