Data scientist

Usetech; United States; Remote; USD 120,000 - 190,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС со стоматологией

Корпоративный психолог

Обучение и сертификация

Клуб английского языка

Корпоративная библиотека

Job summary

Usetech ищет Data Scientist в команду развития ML-моделей крупного банковского клиента. Ваша работа будет включать разработку и внедрение ML-моделей для прогнозирования поведения клиентов, построение uplift-моделей, чувствительности и систем рекомендаций.

Также важна реализация пайплайнов данных с использованием LLM и взаимодействие с командами Data Engineering, MLOps и мониторинга. Требуется опыт промышленного внедрения ML-моделей на табличных данных, уверенное владение Python и библиотеками, а

Qualifications

• Опыт разработки и внедрения ML-моделей на табличных данных.
• Опыт uplift-моделей, моделей чувствительности или рекомендательных систем.
• Знание Python и основных библиотек (LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-learn).
• Работа с большими данными: Spark, Hadoop, Hive.
• Умение писать чистый SQL и разъяснять результаты бизнесу.

Responsibilities

• Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования поведения клиентов.
• Построение uplift- и чувствительных моделей, а также рекомендаций.
• Оптимизация существующих моделей и создание ML пайплайнов с использованием LLM.
• Исследование новых данных и гипотез для банковских процессов.
• Совместная работа с Data Engineering, MLOps и мониторингом.

Skills

ML алгоритмы

uplift-модели

моделей чувствительности

рекомендательные системы

Python

LightGBM

XGBoost

CatBoost

SQL

Spark

Tools

Apache Spark

Hadoop

Hive

Pandas

Job description

Описание:

Ищем Data Scientist в команду развития ML-моделей крупного банка. Предстоит работать над задачами прогнозирования клиентского поведения, построения рекомендательных моделей, оценки чувствительности клиентов к банковским продуктам и оптимизации процессов кредитования юридических лиц. В работе используются классические алгоритмы машинного обучения, большие массивы данных и современные инструменты ML. Также команда развивает решения с применением LLM.

Задачи:

• Разработка и внедрение ML-моделей для прогнозирования клиентского поведения, склонности к банковским продуктам и других характеристик клиентов.
• Построение uplift-моделей, моделей чувствительности и рекомендательных систем.
• Оптимизация и повышение качества существующих моделей.
• Разработка пайплайнов обработки данных с использованием LLM.
• Исследование новых источников данных, генерация и проверка гипотез.
• Разработка ML-решений для улучшения процессов кредитования юридических лиц.
• Совместная работа с командами Data Engineering, MLOps и мониторинга для внедрения моделей в промышленную эксплуатацию.
• Презентация результатов моделирования бизнес-заказчикам.

Требования:

• Уверенное знание классических алгоритмов машинного обучения.
• Опыт разработки uplift-моделей, моделей чувствительности или рекомендательных систем.
• Практический опыт разработки и промышленного внедрения ML-моделей на табличных данных.
• Уверенное владение Python и библиотеками LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy.
• Опыт работы с большими данными и инструментами Apache Spark, Hadoop, Hive.
• Уверенное знание SQL.
• Понимание полного жизненного цикла ML-моделей: от подготовки данных и обучения до внедрения и мониторинга.
• Будет плюсом: Опыт работы в банковской или финансовой сфере.
• Будет плюсом: Опыт разработки моделей для кредитования, прогнозирования клиентского поведения или рекомендаций банковских продуктов.
• Будет плюсом: Опыт разработки и внедрения онлайн-ML-моделей.
• Будет плюсом: Практический опыт работы с LLM, RAG и построения LLM-пайплайнов.

Условия:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании.
• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог.
• Необходимую технику для комфортной работы.
• Обучение, сертификацию, клуб английского языка.
• Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету.
• Внутрикорпоративные профильные коммьюнити.
• Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни.
• Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина.
• Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.