Senior Data Scientist в Райффайзен Банк

Команда Collateral Machine — часть Управления рисками. В нашей команде работают 11 профессионалов: Product Owner, Tech Lead, Business Expert, четыре Data Engineer’а, три Data Scientist’a и DevOps Engineer.

Наш продукт Collateral Machine — это система автоматической оценки объектов залогов, основанная на машинном обучении. Она поможет оказывать более быстрый и качественный сервис оценки залога для сотрудников бизнес-подразделений банка.

Краткое описание задачи с нашего хакатона, в котором участвовало почти 400 команд со всей России: https://habr.com/ru/company/raiffeisenbank/blog/574184/

Мы постоянно растем, не боимся экспериментировать и будем рады сделать все для того, чтобы вам было интересно с нами и вы могли развиваться. Для этого в банке есть комьюнити, которые помогают в обучении по различным направлениям: Data Science, Python, Data Engineering.

Наш стэк технологий:

• обработка данных — Hadoop, Hive, Airflow;
• сбор данных — Scrapy;
• версионирование и воспроизводимость ML-экспериментов — MLFlow;
• backend — Fastapi, Docker, poetry, Postgresql;
• тесты пишем на pytest, в проектах придерживаемся общего шаблона, используем различные линтеры и форматеры.

Чем предстоит заниматься

• создавать и проверять новые ML-модели для разных типов залогового имущества (жилая и коммерческая недвижимость, транспорт);
• ставить задачи, выбирать метрики, валидировать модели;
• участвовать в разработке всего pipeline — от сбора данных и feature engineering’а до выкатки в прод и дальнейшего мониторинга (при поддержке команды);
• проводить пилотирование новых моделей и оценивать результаты;
• интерпретировать модели и полученные результаты.

Наши ожидания

• хорошее владение Python (включая стандартный ML-стек);
• уверенные знания и практический опыт в области ML: табличные данные, временные ряды;
• качественный код;
• владение SQL, bash, Git;
• готовность общаться с бизнесом;
• уверенный опыт работы с Flask/FastAPI, Docker, pytest, PostgreSQL, Hadoop (Spark, Hive, HDFS, Airflow), Shap/Lime.

Будет плюсом

• опыт работы с Beautifulsoup/Scrapy/Selenium;
• опыт в NLP и работе с геоданными;
• опыт работы с микросервисной архитектурой;
• опыт презентаций по интерпретации и защите алгоритмов ML-моделей перед бизнесом;
• готовность развивать T-shape компетенции в разработке, участвовать в сборе данных для обучения моделей;
• желание изучать новое и искать лучшие решения для задач команды;
• опыт в построении ML-моделей оценки стоимости движимого/недвижимого имущества (жилая и коммерческая недвижимость, транспорт).

Мы предлагаем

• удаленную работу или возможность работать из офиса — по желанию;
• активно развивающееся Data Science, Python, Data Engineering комьюнити внутри банка с конференциями, обучением и общением;
• профессиональные тренинги и образовательные курсы karpov.courses, NewProLab, Otus, Slurm;
• скидки на продукты банка и партнеров (рестораны, отели и многое другое), программу primezone.ru;
• ДМС со стоматологией с первых дней работы и дополнительные компенсации по больничным листам;
• гибкое время рабочего дня, не нарушающее командные договоренности;
• отсутствие формализма и дресс-кода;
• организацию обучения для профессионального развития;
• большую бесплатную электронную библиотеку для сотрудников через аккаунт MyBook;
• современный офис с кабинетом врача и собственным фитнес-залом в одной минуте от станции метро «Технопарк».