Hidden

Middle Data Scientist (команда перспективных алгоритмов машинного обучения)

Департамент анализа данных и моделирования создан в 2019 году для стратегического развития функции анализа данных в ВТБ. В команду, которая специализируется на разработке перспективных алгоритмов машинного обучения ищем Middle DS. Проект разработки системы налично-денежного обращения - высоконагруженная AutoML-система с модулем оптимизации. Основные задачи проекта: предсказание спроса на снятие и внесение наличных в офисах и банкоматах банка, оптимизация времени и суммы доставляемых и инкассируемых средств.

Банк Топ-3 в России

• разрабатывать модели машинного обучения;
• разработка моделей машинного обучения и AutoML – систем;
• разработка и развитие оптимизационной части системы;
• поддержка и развитие кодовой базы проекта;
• задачи по работе с текстом, табличными данными, видеоаналитикой, графами связанности

• высшее математическое или техническое образование;
• основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики;
• основы машинного обучения и методов анализа данных;
• уверенное владение стандартным стеком python-библиотек (sklearn, pandas, numpy, scipy, matplotlib, LightGBM и т.д.);
• знакомство с PyTorch;
• опыт работы в проектах по машинному обучению;
• основы SQL;
• хорошие коммуникационные навыки для эффективного взаимодействия в команде

Локация: Москва Сити (офис/гибрид) или удалёнка (только из РФ)

• Активный knowledge sharing внутри команды и управления, митапы, brainstorming
• Выступаем на конференциях, публикуем статьи, по возможности занимаемся RnD
• Ведение проектов по Agile/Scrum в Cфера (аналог Jira и Confluence), Gitlab+BitBucket+MLFlow
• добровольное медицинское страхование
• "гибридный" формат работы
• корпоративная пенсионная программа, материальная помощь
• спортивная жизнь и корпоративные мероприятия
• льготные условия кредитования