data scientist финансовых продуктов

HireHi; United States; Hybrid; USD 120,000 - 160,000; Full time

Benefits offered by this job

ДМС

Спорт – частично компенсируется

Больничные оплачиваемые

Коворкинг

Наставничество и обучение

Корпоративные мероприятия

Job summary

ASTON — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, с 2007 года разрабатывает программное обеспечение и IT‑решения для финансового сектора, здравоохранения, электронной коммерции и Big Data.

Вакансия Data Scientist с опытом от 4 лет: вы будете строить прогнозные и uplift‑модели, работать с PySpark, Hive и Hadoop, внедрять кросс‑фиттинг и A/B‑тесты, переводить ML‑результаты в бизнес‑решения и оценивать экономический эффект моделей. Гибридный формат работы, развитие за счет компании.

Qualifications

• Опыт работы в Data Science от 4 лет.
• Знания бустингов CatBoost, XGBoost и LightGBM, а также методик борьбы с утечками данных.
• Уверенное владение PySpark и SQL, оптимизация запросов и данных.
• Опыт работы с Hadoop экосистемой и Python, включая ООП и тесты.
• Знание английского для чтения технической документации.

Responsibilities

• Разрабатывать модели спроса и эластичности к изменениям параметров продукта.
• Разрабатывать и оптимизировать признаки на PySpark и Hive, управлять ресурсами кластера.
• Создавать uplift‑модели и использовать S/T/X/R‑learner и uplift‑деревья.
• Проводить экономическую оценку целевых показателей и результатов.
• Применять причинно‑следственный анализ: Double ML, DiD, кросс‑фиттинг.
• Проектировать и анализировать A/B‑тесты и их результаты.
• Строить поведенческие сегментные кривые спроса и отклика; кластеризация.
• Защищать расчёты финансового эффекта перед бизнес-заказчиком.
• Участвовать в код-ревью и методологическом обсуждении.

Skills

Data Science

PySpark

SQL

Python

Hadoop

A/B-тесты

Причинно-следственный анализ

Education

Высшее техническое или математическое образование

Tools

CatBoost

XGBoost

LightGBM

PySpark

Hive

Hadoop

Job description

Описание

ASTON — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, которая с 2007 года разрабатывает программное обеспечение и IT-решения для сфер финансов, здравоохранения, электронной коммерции, интернета вещей, медиа, больших данных и машинного обучения.

Задачи

• Разрабатывать модели спроса и эластичности спроса к изменению параметров продукта и внешних условий;
• Разрабатывать и оптимизировать признаки на PySpark и Hive, включая партиционирование, борьбу с перекосом данных и лишними shuffle, а также контролировать потребление ресурсов кластера;
• Разрабатывать uplift-модели: мета-учёные модели (S/T/X/R-learner), uplift-деревья и преобразование класса;
• Подбирать экономически осмысленный целевой показатель вместо вероятности отклика;
• Работать с причинно-следственным анализом наблюдательных данных: Double ML, ортогонализацией и кросс-фиттингом, DiD, сопоставлением и взвешиванием, диагностикой и коррекцией смещения отбора;
• Проектировать A/B-тесты: рассчитывать мощность, стратифицировать выборки, разрабатывать дизайн с несколькими вариантами воздействия, контролировать валидность и разбирать аномальные результаты;
• Строить кривые спроса и отклика для поведенческих сегментов, разрабатывать модели сегментации и кластеризации;
• Оценивать финансовый эффект моделей и защищать расчёты перед бизнес-заказчиком;
• Решать задачи оптимизации финансовых метрик розничного портфеля при ограничениях на бюджет или объём;
• Участвовать в проверке кода и методологических разборах.

Требования

• Опыт работы в Data Science от 4 лет;
• Высшее техническое или математическое образование;
• Отличное знание бустингов CatBoost, XGBoost и LightGBM, валидации и методов борьбы с утечками данных;
• Уверенное владение PySpark и SQL, включая оптимизацию запросов, планов, shuffle и skew;
• Опыт работы с экосистемой Hadoop;
• Опыт работы с Python, включая ООП и тесты, а также с Git;
• Знание английского для чтения технической документации;
• Опыт проверки гипотез, проектирования A/B-тестов и оценки их результатов;
• Умение переводить сложные результаты машинного обучения в понятные бизнесу решения.

Условия

• Проекты от ведущих компаний;
• ДМС со стоматологией;
• Частичная компенсация расходов на спорт;
• Оплачиваемые больничные дни и время без проектной загрузки;
• Компенсация расходов на коворкинг;
• Наставник и поэтапная адаптация;
• Доплаты за наставничество, проведение обучающих курсов, проверку проектов и другую профессиональную активность;
• Доступ к материалам для обучения и развития, техническим встречам и конференциям;
• Корпоративные мероприятия, тимбилдинги, детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников;
• Формат работы можно выбрать: из дома, из офиса или гибридно;
• Зарплата обсуждается индивидуально;
• оформление по ТК РФ;
• Есть возможность повысить квалификацию на проекте одного из лидеров рынка и работать с современным техническим стеком.