Hidden

Junior/Middle/Senior Data Scientist

Одно из направлений работы Лаборатории в Альфа-банке - автоматизация рутинных ML процессов и внедрение новых технологий в качестве сервисов для улучшения работы. За последний год мы создали 2 сервиса автоматического моделирования - AutoML и AutoDL, кроме того несколько сервисов снимающих рутинные обязанности с DS'ов, а сегодня мы ищем новых сотрудников для их расширения и развития.

Лаборатория машинного обучения в Альфа-Банке - банковский центр компетенции по нейросетям.

• Развивать кастомные сервисы автоматического моделирования (AutoML, AutoDL) и автоматизации рутины (веб-интерфейсы для моделей, сервисы для аналитики)
• Внедрять в сервисы новые данные и типы моделей
• Улучшать стабильность и качество текущих AutoML алгоритмов
• Оптимизировать код
• Поддерживать пользователей (технически подкованных DS)
• Работать совместно с командами DE, MLOps, Мониторинга над интеграциями сервисов в промышленную среду
• Лидировать развитие новых направлений автоматизации: в частности, автоматизацию оценки эффектов от новых источников данных

• Промышленный опыт разработки и внедрения нейросетевых моделей (для middle и выше).
• Знание классического ML.
• Уверенное владение ML- и DL-стеком Python: Pytorch, lightgbm/xgboost/catboost, Scikit-Learn, Pandas, Numpy.
• Умение работать с инструментами Spark, Hadoop, Hive.
• Опыт перевода бизнес-задач в термины ML (для middle и выше).

Будет большим плюсом:

• Контрибьют в ML-библиотеки
• Опыт full-stack разработки
• Успешный соревновательный опыт
• Навыки с NAS, математической оптимизацией

Формат работы: Москва, м. Технопарк. Возможна полная удаленка.

Ответы на 10 важных вопросов в оригинальной статье (https://habr.com/ru/company/alfa/blog/709416/). Про непосредственного руководителя - Kaggle Competition Master, linkedin (https://www.linkedin.com/in/oasidorshin/) Наши сервисы: AutoML (https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/801435/) , AutoDL (AutoDL) (https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/804085/)