Data Scientist middle+
Вакансия № 32460288 от компании Сбер для экспертов на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Сбер для экспертов.
☑ Основной блок:
Опыт работы: 3–6 лет.
Тип занятости: полная занятость.
График работы: полный день.
Зарплата: по результату собеседования.
Примерное место работы: Россия, Москва.
☑ Актуальность объявления:
Это объявление № 32460288 добавлено в базу данных: Вторник, 4 марта 2025 года.
Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.
☑ Статистика предложения работы № 32460288:
Прочитано соискателями - 6 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);
☑ Репутация компании "Сбер для экспертов":
Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!
Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.
☑ Подробности о вакантном месте:
Вам предстоит участвовать в развитии система форд-мониторинга Сбербанка, которая обеспечивает защиту клиентов банка во всех каналах обслуживания от мобильных приложений и покупок в интернет до визитов клиентов в офисы.
Эта система признана одной из лучших в мире:
- 17th Annual 2021 Cyber Security Global Excellence Awards winners.
Fraud Prevention GOLD WINNER - SberBank Anti-Fraud System
- Fraud Prevention Editor’s Choice – SberBank
Наша команда принимает активное участие в развитии этой системы и сосредоточена на разработке и внедрении AI-моделей по выявлению мошенничества.
Вам предоставляется уникальная возможность поработать с действительно большими объемами данных, широким перечнем передовых технологий и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране.
Вы будете участвовать в развитии система форд-мониторинга Сбербанка, которая обеспечивает защиту клиентов банка во всех каналах обслуживания от мобильных приложений и покупок в интернет до визитов клиентов в офисы.
Обязанности работника:
- Разработка и развитие моделей и алгоритмов противодействия мошенничеству: скоринг транзакций для выявления фрода/«отмывания» средств, оценка риска сущностей (клиенты, устройства и пр.), анализ и выявление связей, транзакционных аномалий и пр.
- Мониторинг и регулярный контроль качества работающих в пром. моделей;
- Анализ доступных источников данных и информации в них, оценка качества для решения задач;
- Обсуждение задач и методов их решения совместно с фрод-аналитиками и бизнес-заказчиками, формулирование гипотез и их проверка;
- Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями
- Взаимодействие с командами инженеров и участие в интеграции решений в промышленную эксплуатацию;
Требования к работнику:
- Хорошие знания Python 3
- Опыт работа с Pandas, SQL, Spark/PySpark, Hive и др. инструментами для анализа малых и больших данных;
- Опыт использования ML библиотек и алгоритмов на Python (xgboost/lightgbm/catboost, sklearn, …), понимание особенностей и границ применимости;
- Знание мат. статистики и теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа;
- Опыт внедрения ML решений в бизнес процессы и доведение их до прома, последующий мониторинг
- Хорошее понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи
- Опыт работы с Git
- Опыт работы с Linux
- Знание английского языка (чтение документации и статей)
Будет плюсом:
- Знание Scala
- Знание одного из фреймворков DeepLearning (Keras/Tensorflow/PyTorch)
- Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow и др.), а также ML-пайплайнов (DVC и др.)
- Опыт работы с AutoML
Условия труда:
- Молодая и активная команда, состоящая преимущественно из DS и DE.
- Наличие мощного кластера и сред разработки, включая GPU
- Возможность поработать с действительно большими объемами данных и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране
☑ О компании:
Обратите внимание на веб-сайт компании - http://www.sberbank-talents.ru - с подробной информацией об организации, в том числе контактными телефонами.Логотип (эмблема, торговая марка, бренд) компании:
Сфера деятельности компании: Финансовый сектор; .
☑ Отклинуться сообщением, резюме, запросить телефон, отправить жалобу (претензию):