Data scientist middle на проект AutoML

Описание

Обязанности:
В первую очередь тебе предстоит развивать библиотеку классического моделирования ARTEM(L):
Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов, оптимизировать код;
Улучшать отчетность и артефакты по полученной модели (отчет по модели с интерпретацией ллм, графики, таблицы);
Обновлять документацию;
Поддерживать пользователей (технически подкованных DS);
Совместно с командой MLOps интегрировать сервис в промышленную среду;
Отвечать за релизный цикл библиотеки;
Проводить ревью пр от других ds

Также предстоит заниматься развитием платформы AlfaPredict для аналитиков:
Отвечать за создание и добавление новых ds-сценариев в платформу (например, моделирование, анализ признаков на целевое событие, очистка данных и т.д.)
Написание технических инструкций для сценариев платформы

Требования:
Умение писать код, знание основных паттернов проектирования;
Уверенное владение ML- и DL-стеком Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost,Scikit-Learn, Pandas, Numpy;
Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive;
Опыт работы с MLFlow;
Опыт работы с AirFlow/ArgoWorkflow
от двух лет опыта в DS

Будет большим плюсом:
Контрибьют в ML-библиотеки;
Опыт full-stack разработки

Условия:
Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей
Конкурентную заработную плату, соцпакет.
Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
Квартальный бонус по результатам работы;
ДМС, страхование жизни;
корпоративное обучение;