Отдел исследования данных Управления Комплаенс ищет Руководителя направления по исследованию данных.

Основной задачей будет развитие ML моделей для процесса выявления и расследования случаев легализации доходов, полученных преступным путем. Используются различные платформы исполнения моделей – онлайн (в момент проведения операции) и пакетный расчет по всей клиентской базе. Применяем ансамбли моделей градиентного бустинга, нейросетевые архитектуры на последовательностях событий, временных рядах, графовых структурах данных.

Обязанности

  • Декомпозировать задачи и управлять сроками их выполнения;
  • Собирать выборки для обучения и валидации моделей;
  • Проверять различные модели для решения задачи (классификация, регрессия, выявление аномалий), выбирать лучшую модель;
  • Формировать требования к витринам для команды инженеров;
  • Проводить ревью кода;
  • Подготавливать презентации для защиты результатов;
  • Анализировать результаты мониторинга работы моделей на проме;
  • Участвовать в собеседованиях кандидатов.

Требования

  • Профильное высшее образование;
  • Хорошее знание теории вероятностей и статистики;
  • Знание Python и основных библиотек (numpy, pandas, scipy, sklearn);
  • Уверенное владение популярными алгоритмами машинного обучения и библиотеками градиентного бустинга (LightGBM, CatBoost и др.);
  • Опыт разработки и внедрения нейронных сетей на PyTorch.
  • Умение обрабатывать большие объемы данных на PySpark;
  • Кейсы применения нейросетевых моделей в задачах NLP, Time Series, Graph;
  • Опыт наставничества или руководства командой.

Условия

  • Бесплатные фитнес залы в офисе;
  • ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;
  • Выгодная ипотека для каждого сотрудника и льготные условия кредитования;
  • Скидки на продукты компаний-партнеров;
  • Онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и обучение в Корпоративном университете;
  • DS&AI community - регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний.