< вернуться к списку
Дата публикации
14.01.2022

Junior Data Scientist

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. Наша команда уже успешно внедрила несколько продуктов. 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.

Команда Collateral machine — часть Управления рисками. В команде работают 4 Backend Developer’а/Data Engineer’а, 2 Data Scientist’a, DevOps Engineer.

Наша инфраструктура: Spark, Hive, AirFlow, postgresql, MlFlow, docker, fastapi, Jira (проставлю стикерами).

Все задачи будут обсуждаться с продуктовой командой и отдельно (более детально) с командой DS. Если что-либо будет непонятно в ходе решения задачи – мы всегда готовы вместе направить в верное русло и все детально объяснить.

Чем предстоит заниматься

  • анализировать исходные «сырые» данные (почему распределения у фичей в трейне и на валидации разные Оо);
  • совместно с коллегами обучать, валидировать и внедрять новые ML-модели для разных типов залогового имущества (в основном задачи регрессии), аргументировать выбор метрик при оценке модели и стратегии валидации;
  • брейнштормить совместно с командой для выработки гипотез по улучшению модели
  • интерпретировать полученные результаты и модели (почему я добавил 100500 интересных фич, докинул данных, а качество стало хуже)
  • искать новые пути для улучшения моделей (я могу попробовать еще 100500 новых фичей из других источников вместо 100500 проверенных).

Требования

  • теоретические и практические знания в ML (в основном таблички и time series). Если есть примеры на гите и/или есть успехи в конкурсах, это заметно ускоряет процесс рассмотрения;
  • общее знание python (базовые либы + стандартный набор для ML);
  • SQL (базовый уровень);
  • огонь в глазах и готовность обучать и улучшать разные модельки (не в jupyter notebook’ах, а полноценные пайплайны).

Для middle дополнительно необходимо наличие 1+ практического опыта работы со схожим стеком технологий.

Будет очень круто если у вас есть практический опыт в одном или несколькими из следующих направлений:

  • оценка стоимости недвижимого и/или движимого имущества;
  • опыт с внедрением ML моделей в prod;
  • опыт с Hadoop инфраструктурой;
  • CI/CD.

Вашими преимуществами при рассмотрении резюме станут:

  • наличие интересных pet project’ов (не в рамках каких-либо курсов)
  • практический опыт в ML с python
  • опыт работы с геоданными
  • опыт работы с Flask/FastAPI
  • опыт работы с Docker и микросервисной архитектурой
  • опыт работы с Hadoop инфраструктурой
  • желание изучать новое и искать лучшие решения для задач команды.

Что мы предлагаем

  • лучшее оборудование, необходимое для работы;
  • активно развивающиеся Data Science, Python, Data Engineering (и много других) комьюнити внутри банка с конференциями, обучением и общением;
  • личную лицензию на Coursera без ограничений по курсам;
  • скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое), программу primezone.ru;
  • удаленную работу до конца пандемии (пока до сих пор полная удаленка), а после — график: два дня в офисе, три дня дома;
  • 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, доступную через аккаунт MyBook.

Откликнуться

Дата рождения


< вернуться к списку

Условия обработки персональных данных

Кандидат, сведения о котором (фамилия, имя, отчество, пол, дата и место рождения, гражданство, адрес проживания, телефон, адрес электронной почты, знание иностранных языков, образование, опыт работы, текущая или последняя должность, профессиональные знания и навыки) содержатся в представленных в Банк документах, дает свое согласие на обработку АО «Райффайзенбанк», 129090, г. Москва, ул. Троицкая, д. 17, стр.1 (далее – «Банк») персональных данных Кандидата в порядке и на условиях, определенных Федеральным законом от 27 июля 2006 года №152-ФЗ «О персональных данных» и подтверждает, что, давая такое согласие, действует своей волей и в своем интересе.

Согласие дается Кандидатом для целей возможного замещения вакантных должностей в рамках правоотношений, урегулированных Трудовым Кодексом РФ, порождающих юридические последствия в отношении Кандидата, формирования кадрового резерва (включения в кадровый резерв), предоставления Кандидату информации об имеющихся в Банке вакансиях, и распространяется на следующую информацию: фамилия, имя, отчество, пол, дата и место рождения, гражданство, адрес проживания, телефон, адрес электронной почты, знание иностранных языков, образование, опыт работы, текущая или последняя должность, профессиональные знания и навыки, и любую иную информацию, относящуюся к личности Кандидата и отвечающую вышеперечисленным целям обработки (далее — «Персональные данные»).

Обработка Персональных данных Кандидата осуществляется Банком в объеме, который необходим для достижения каждой из вышеперечисленных целей. Кандидат подтверждает, что данное согласие действует до момента его отзыва субъектом персональных данных в порядке, предусмотренном ниже.

Кандидат вправе в любое время на основании письменного заявления отозвать свое согласие не менее чем за 3 (три) месяца до момента отзыва согласия. В случае отзыва согласия Кандидата на обработку Персональных данных, Банк вправе не прекращать обработку Персональных данных и не уничтожить их в случаях, предусмотренных законодательством РФ, в том числе, если сроки хранения Персональных данных не истекли.

Настоящее согласие предоставляется на осуществление любых действий с использованием средств автоматизации или без использования таких средств в отношении Персональных данных, которые необходимы для достижения каждой из указанных выше целей, включая, без ограничения: сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (распространение, предоставление, доступ), блокирование, удаление, уничтожение, трансграничную передачу Персональных данных, а также осуществление любых иных действий с Персональными данными Кандидата с учетом действующего законодательства РФ.

Обработка Персональных данных осуществляется Банком с применением следующих основных способов (но, не ограничиваясь ими): хранение, запись на электронные носители и их хранение, составление перечней, маркировка.

x закрыть страницу

Благодарим вас за интерес к нашим вакансиям!

Мы получили ваше резюме и обязательно его рассмотрим. Если ваш опыт и навыки соответствуют вакансии, мы вам перезвоним. В любом случае, резюме будет добавлено в базу данных.

x закрыть страницу