Junior/Middle Data Scientist (Classic ML)

Наша команда занимается независимой оценкой и контролем за моделями и AI-решениям Банка — от классических моделей и NLP до современных LLM-решений и агентов. Мы проверяем корректность, челленджим подходы разработчиков, предлагаем улучшения и разрабатываем собственные альтернативные решения. А ещё разрабатываем свой продукт — AIVA , LLM-агента, который автономизирует валидацию.

Сейчас мы ищем Data Scientist в направление валидации с фокусом на анализ, построение и валидацию моделей и LLM-решений, используемых в различных бизнес-процессах Банка.

Обязанности

• разбираться в структуре моделей из разных бизнес-доменов (от скоринга до распознавания речи и биометрии)

• проверять корректность моделей и челленджить подходы разработчиков.

• разрабатывать альтернативные ML-решения, исследовать новые методы и метрики оценки

• автоматизировать периодическую проверку качества моделей (мониторинг)

• проводить исследования SOTA-подходов для ключевых процессов Банка

• участвовать в разработке AIVA — нашего агента-валидатора на LLM: сценарии проверок, оценка качества ответов агента, обкатка на реальных валидациях

Технологический стек:

Базовый стек:

python, pandas, pytorch

Будет плюсом:

• Spark

• уверенный опыт с DL (lightning, pytorch-distributed)

• продвинутый опыт с LLM/GenAI (langchain, smolagents, faiss, huggingface, vllm и др)

Инфраструктура:

• собственный Hadoop-кластер приличных размеров 🌭

• GPU — до 32 H100 под обучение или до 10 A100 в рантайме (в зависимости от задач)

Требования

• высшее образование в области компьютерных, технических или физико-математических наук

• от 1 года в ML (готовы рассмотреть сильных кандидатов с меньшим опытом, но с хорошими pet-проектами или участием в соревнованиях)

• глубокое понимание теории ML, мат. статистики и теории вероятностей

• опыт применения основных библиотек анализа данных.

• базовые знания bash и git.

Будет плюсом:

• опыт построения индустриальных ML-решений

• навык декомпозиции сложных задач и…