Senior Applied Data Scientist

О компании: Belvo — крупная финтех-платформа в Латинской Америке, работающая по принципу Open Finance. Компания предоставляет API для доступа и интерпретации финансовых данных, а также инициирования платежей с аккаунтов пользователей. Команда более 90 человек, представители 20 национальностей, офисы в Сан-Паулу и Мехико, часть сотрудников работает удалённо. Компания финансируется ведущими венчурными инвесторами, включая Founders Fund, Kaszek Ventures и YCombinator. Команда и культура: Работа в кросс-функциональных автономных командах с практиками continuous delivery и современным стеком технологий. Продукты ориентированы на разработчиков. Работа ведётся с учётом часовых поясов с обязательной синхронизацией минимум 3 часа в день. Задачи: — Ведение разработки и выбор моделей статистики и машинного обучения (классификация, регрессия, ранжирование, NLP, LLM) для задач оценки риска, обнаружения мошенничества и категоризации транзакций. — Выбор подходов на основе данных и обоснование решений. — Использование агентного кодирования и исследовательских инструментов для работы с данными, генерации и тестирования гипотез, построения пайплайнов и сервисов. — Работа с продуктовой и бизнес-командами для определения значимых сигналов в финансовых данных и формулировки задач моделирования. — Перевод моделей из ноутбуков в продакшен, построение и поддержка пайплайнов, API и сервисов, мониторинг, переобучение и вывод моделей из эксплуатации. — Проведение экспериментов (A/B тесты, офлайн-оценка) для подтверждения эффективности моделей. — Тесное сотрудничество с инженерными, исследовательскими, продуктовыми командами и заинтересованными сторонами. — Работа с заинтересованными сторонами и клиентами для перевода бизнес-вопросов в задачи моделирования и объяснения компромиссов и влияния моделей. — Постоянное обновление знаний в области генеративного ИИ, участие в демонстрациях, документации и обучающих сессиях. — Определение приоритетов моделирования, отказ от моделей при наличии более простых решений. Требования: — Опыт работы 5+ лет в роли Data Scientist, Applied Scientist или аналогичной с практическим моделированием. — Владение полным циклом моделей в продакшене с измеримым бизнес-эффектом. — Глубокие знания статистики и умение объяснять модели на этом уровне. — Опыт построения и сравнения различных моделей (деревья, регрессия, глубокое обучение) с обоснованием выбора. — Уверенное владение Python (pandas, scikit-learn, TensorFlow или PyTorch) и SQL. — Опыт самостоятельного вывода моделей в продакшен, знание инженерных основ: тестирование, контроль версий, CI/CD. — Опыт работы с LLM на уровне beyond API calls: использование инструментов, retrieval, структурированные выходы, вывод в продакшен. — Навыки оценки качества моделей и построения метрик. — Использование агентных инструментов в ежедневной работе. — Свободное владение английским языком. Будет плюсом: — Опыт работы в финтехе, финансовом риске или регулируемой среде. — Бизнес- или стратегический опыт (MBA, консалтинг, продуктовая/стратегическая роль). — Опыт работы с клиентами в роли data scientist. — Опыт с MLOps инструментами для версионирования, мониторинга и автоматического переобучения моделей. — Опыт деплоя моделей на AWS (SageMaker или аналог). — Опыт написания оценок или LLM-as-judge для недетерминированных систем. — Использование LLM внутри дата-пайплайна для разметки, извлечения, категоризации. Технологический стек: — Python (pandas, scikit-learn, deep learning frameworks) — SQL с облачными хранилищами данных — Agentic tooling — AWS (упор на управляемые сервисы) — Платформа для экспериментов (A/B тесты, офлайн оценка) — Datadog для мониторинга — CI/CD — Backend: Python, Django, asyncio — Frontend: Javascript, Vue.js, Sass Условия: — Работа в офисе в Сан-Паулу или удалённо — Гибкий график — Опционы — Годовой бонус, связанный с результатами компании — Медицинская страховка — Оплачиваемый выходной в день рождения — Обновление ноутбука каждые 3 года — Бюджет на обучение — Корпоративные мероприятия и тимбилдинги — Дополнительные выходные за стаж работы в компании — Другие корпоративные бонусы и льготы Ограничения по географии: работа возможна в офисе в Сан-Паулу или удалённо с обязательной синхронизацией минимум 3 часа в день.