Senior Data Scientist (КАСКО)

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:

• Лидить команду DS (2 человека);

• 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:

• 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:

• Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production.

• Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark.

• Опыт проведения A/B-экспериментов.

• Знакомство с MLFlow, dvc.

• Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI).

• Опыт работы с Docker.

• Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive…