Data Scientist, Anti-Fraud

Задачи: — Разрабатывать и поддерживать ML-модели полного цикла — онбординговые и транзакционные — на кредитных продуктах Ozon Банка; — Анализировать большие объёмы данных для обнаружения аномалий и паттернов мошенничества; — Участвовать в развитии графовой аналитики антифрода — R&D и прикладное использование; — Настраивать мониторинг продакшн-моделей: алерты, анализ дрейфа, реакция на инциденты, процессы; — Интегрировать внешние источники скоров (телеком, БКИ и т.п.) — от оценки экономики поставщика до организации ретро и коммуникации с закупками и юристами; — Работать напрямую с заказчиками, доводить задачи до измеримого результата и экономического эффекта; — Участвовать в создании реалтайм ML-сервисов и правил-эвристик; — Автоматизировать процессы обработки и анализа данных. Требования: — Опыт работы в Data Science от 3 лет, из них минимум 1-2 года в антифроде, кредитном скоринге или близких задачах — в банке или финтехе; — Уверенное владение Python и библиотеками для анализа данных и машинного обучения; — Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и опыт их применения на практике; — Полный жизненный цикл ML — от фича-инжиниринга до деплоя и мониторинга в проде; — Опыт с MLflow или аналогом; — Отличные знания SQL, умение писать сложные запросы, включая оконные функции; — Опыт работы с большими данными — ClickHouse / Vertica / Spark / Hadoop; — Бизнес-ориентированность — умение считать экономический эффект модели и объяснять заказчику технические метрики на языке бизнеса; — Самостоятельность в проектах — способность взять кейс с нуля и довести до прода без постоянного контроля; — Умение работать с данными и видеть закономерности и людей за ними; — Навыки работы с инструментами визуализации данных; — Гибкость и умение быстро переключаться между задачами. Будет плюсом: — Опыт построения realtime-моделей и их интеграции в продукты; — Опыт с графовыми методами и графовыми БД; — Опыт интеграции и переговоров с внешними поставщиками скоров; — Опыт наставничества и менторинга младших сотрудников; — Знание регуляторики ЦБ в части антифрода.