Remote Data Scientist, Analytics - Risk & Fraud Detection

Binance; United States; Remote; USD 34,000 - 55,000; Full time

Job summary

Binance ищет стажёра/аспиранта в команду Risk AI DS. Вы будете заниматься обработкой и анализом больших данных, строить SQL-пайплайны и участвовать во внедрении моделей машинного обучения для обнаружения рисков и мошенничества.

Требуется реальная база знаний в ML, Python и SQL, работа с крупными датасетами и английский/мандарин на уровне для взаимодействия с партнёрами за рубежом. Удалённая первая рабочая схема приветствуется.

Qualifications

• Требуется очное/очно-дистанционное обучение по специальности в области компьютерных наук, данных или смежной дисциплины.
• Глубокие знания ML- концепций и практик.
• Опыт работы с Python и SQL на уровне, необходимом для анализа больших наборов данных.
• Опыт работы с СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB) приветствуется.
• Опыт работы с Apache Spark или аналогичными технологиями будет преимуществом.

Responsibilities

• Ведение реального проекта от идеи до внедрения (например,检测 аномалий, анализ поведения пользователей, обнаружение манипуляций на рынке).
• Обработка миллиардов записей с помощью PySpark, Hive и Trino; создание robust SQL-пайплайнов для feature engineering и валидации.
• Разработка, оценка и улучшение моделей машинного обучения, перевод результатов в бизнес-метрики (раcчёт обнаружения, уровень FP, задержка).

Skills

ML-основы

Python

SQL

Билингвальный английский/мандарин

Education

Степень в CS/DS/Statistics/Mathematics/Engineering

Tools

MySQL

PostgreSQL

SQL Server

MongoDB

Apache Spark

Claude Code / Cursor

Job description

Binance ищет стажёра/аспиранта в команду Risk AI DS. Вы будете заниматься обработкой и анализом больших данных, строить SQL-пайплайны и участвовать во внедрении моделей машинного обучения для обнаружения рисков и мошенничества.

Требуется реальная база знаний в ML, Python и SQL, работа с крупными датасетами и английский/мандарин на уровне для взаимодействия с партнёрами за рубежом. Удалённая первая рабочая схема приветствуется.