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