Data Scientist (платформа ограничений Antifraud)

Задачи: — Развитие платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. — Оценка транзакций в реальном времени на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий с использованием ML-решений. — Применение продвинутых методов машинного обучения, прикладной математики и статистики. — Исследование новых данных, проверка ML-гипотез и поиск возможностей для улучшения существующих решений. — Погружение в бизнес контекст платформы ограничений, изучение доступных данных и инфраструктуры высоконагруженных сервисов. — Анализ текущих бизнес процессов, выявление уязвимых мест и точек роста. — Пробование различных подходов машинного обучения: классификация, кластеризация, uplift модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения. — Сравнение результатов экспериментальных моделей с текущими решениями, оценка преимуществ и недостатков. — Валидация моделей с помощью офлайн метрик (AUC, PR кривые, NDCG, uplift метрики и др.) и подтверждение статистически значимого прироста точности. — Подготовка аналитических статей или отчётов с подробным сравнением методов и обоснованием выбора оптимального решения. — Запуск в продакшн лучших протестированных решений и обеспечение их интеграции в систему управления ограничениями. Требования: — Высшее техническое образование. — Опыт работы в DS от 2 лет. — Опыт вывода моделей в продакшн. — Уверенный Python, продвинутый SQL, PySpark как плюс. — Большой опыт в решении задач классического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация. — Знание статистики, A/B тестов, основ оптимизации и принципов работы используемых методов. — Умение презентовать результаты сложных решений понятным бизнесу языком. — Проактивность в поиске точек роста и генерации новых идей.