ML engineer uplift- и propensity-моделей в финтехе

Магнит; United States; À distance; USD 120 000 - 180 000; Plein temps

Résumé du poste

Магнит Финтех ищет инженера по машинному обучению для участия во всем цикле разработки моделей: от обучения и калибровки до вывода в production, включая uplift, propensity и ранжирование.

Требуется 3+ года опыта в ML, практика обучения и внедрения моделей, умение менторить 1–2 специалистов и работать с бизнес-заказчиками. Возможно дальнейшее развитие направления, найм и создание процессов в команде.

Qualifications

• Опыт работы в машинном обучении от 3 лет.
• Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей.
• Навыки менторства 1–2 специалистов или коллег с меньшим уровнем экспертизы.
• Системный подход и внимательность к деталям в решении технических задач.
• Умение работать с бизнес-заказчиками, договариваться о приоритетах и управлять ожиданиями.
• Желателен опыт обучения и калибровки риск-моделей, в частности PD-моделей.

Responsabilités

• Участвовать в полном цикле разработки ML-решений — от обучения до production.
• Управлять приоритетами задач, бэклогом и ожиданиями заказчиков.
• Развивать ML-направление, формировать команду, участвовать в найме и процессах профессионального развития.

Description du poste

Описание:

Магнит Финтех развивает ML-решения для бизнеса.

Задачи:

Участвовать в полном цикле работы над моделями — от обучения и калибровки до вывода в production, включая uplift-модели, propensity-модели и модели ранжирования Самостоятельно работать над ML-решениями и помогать коллегам развиваться Определять приоритеты задач, управлять бэклогом и ожиданиями, согласовывать сроки и результаты с заказчиками Участвовать в развитии ML-направления, формировании команды, найме и создании процессов профессионального развития

Требования:

Опыт работы в машинном обучении от 3 лет Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей Опыт менторства 1–2 специалистов или коллег с меньшим уровнем экспертизы Системный подход, внимательность к деталям и аккуратность при решении технических задач Умение работать с бизнес-заказчиками, договариваться о приоритетах и управлять ожиданиями Будет плюсом: опыт обучения и калибровки риск-моделей, в частности PD-моделей

Условия:

Участие в полном цикле создания ML-решений — от экспериментов до production Возможность влиять на приоритизацию задач и взаимодействие с бизнесом Возможность постепенно перейти к более широкому лидерству, развивать команду, участвовать в найме и формировать рабочие процессы