ML-инженер для юридических лиц

Альфа-Банк; United States; Remote; USD 120,000 - 170,000; Full time

Job summary

Альфа-Банк в США ищет специалиста по машинному обучению с опытом более 2 лет для разработки ML-моделей и взаимодействия с бизнес-заказчиками.

Вы будете подключаться к регулярным звонкам, формировать ТЗ, проводить анализ, готовить материалы для демонстрации результатов, работать с большими данными (Spark, Hadoop) и SQL. Требуется высокий уровень английского и знание Python/ML-библиотек.

Qualifications

• Опыт работы в области машинного обучения не менее 2 лет.
• Уверенные знания Python и библиотек для ML (Pandas, Numpy, skLearn).
• Понимание архитектур и опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги), знание метрик оценки качества.
• Знание методов обработки данных, подготовки датасетов и формирования признаков для моделей.
• Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop) и SQL для создания запросов и витрин данных.
• Опыт аналитической работы с данными и понимание методов математической статистики.
• Навыки коммуникации с бизнес-заказчиком, согласования требований и создания презентационных материалов (PowerPoint).

Responsibilities

• Подключаться к регулярным звонкам по видеосвязи с бизнес-заказчиками.
• Формировать базовое техническое задание совместно с заказчиком.
• Проводить первичную аналитику, демонстрировать результаты заказчику и корректировать требования.
• Формировать у заказчика ожидания по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование и внедрение решения.
• Разрабатывать ML-модели для решения бизнес-задачи с нуля: формировать с помощью SQL-запросов общий датасет и целевое событие, разрабатывать одну или несколько ML-моделей для оптимального решения задачи, при необходимости разрабатывать дополнительные признаки для повышения качества прогноза.
• Готовить материалы (презентации) для демонстрации результатов работы.

Skills

Python

Pandas

NumPy

scikit-learn

Spark

SQL

Education

Высшее образование в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин

Tools

PowerPoint

Job description

Задачи

Подключаться к регулярным звонкам по видеосвязи с бизнес-заказчиками.

Формировать базовое техническое задание совместно с заказчиком.

Проводить первичную аналитику, демонстрировать результаты заказчику и корректировать требования.

Формировать у заказчика ожидания по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование и внедрение решения.

Разрабатывать ML-модели для решения бизнес-задачи с нуля: формировать с помощью SQL-запросов общий датасет и целевое событие, разрабатывать одну или несколько ML-моделей для оптимального решения задачи, при необходимости разрабатывать дополнительные признаки для повышения качества прогноза.

Готовить материалы (презентации) для демонстрации результатов работы.

Требования

Опыт работы в области машинного обучения не менее 2 лет.

Уверенные знания Python и библиотек для ML (Pandas, Numpy, skLearn).

Понимание архитектур и опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги), знание метрик оценки качества.

Знание методов обработки данных, подготовки датасетов и формирования признаков для моделей.

Опыт работы с большими данными (Spark, Hadoop) и SQL для создания запросов и витрин данных.

Опыт аналитической работы с данными и понимание методов математической статистики.

Высшее образование в области компьютерных наук, математики или смежных дисциплин, английский язык для чтения документации.

Навыки коммуникации с бизнес-заказчиком, согласования требований и создания презентационных материалов (PowerPoint).

Условия

Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования.

Пятидневная рабочая неделя: с 9.00 до 18.00 и в пятницу у нас сокращенный рабочий день.

Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень.

Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой.

Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества.

Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты.

Предложения от банка только для сотрудников: льготные условия обслуживания карты Cash Back и другие предложения.