← К каталогу
АЛ

АльфаСтрахование

Data Scientist

ГибридУровень не указанМосква, Россия3 дн. назад
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными.

Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся развитием ML-подходов в страховании. Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде.

Наши модели работают в online-режиме 24/7, решая задачи оценки риска, выявления фрода, ценообразования и формирования индивидуальных предложений. Мы оцениваем влияние нашей работы на бизнес-метрики с помощью A/B-тестов. Используем в работе open-source решения: Spark, MLFlow, DVC, Feast, CatBoost, Docker, данные готовим на Hadoop-кластере.

Обязанности:

  • Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML;
  • Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием);
  • Оценка влияния на бизнес предложенных решений;
  • Подготовка признаков для feature store (используем Feast);
  • Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов.

Требования:

  • Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера.
  • Наличие разработанных моделей в проде.
  • Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса.
  • Понимание работы базовых ML-алгоритмов;
  • Знание метрик машинного обучения и их интерпретации;
  • Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost);
  • Опыт написания запросов на SQL;
  • Общее представление об A/B-тестах;
  • Навыки работы с Git;
  • Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production;
  • Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime).

Желательно:

  • Навыки построения пайплайнов обработки данных с…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / Data Scientist / RU