Senior Data Scientist

Позиция: Senior Data Scientist
Куда: Ozon Банк, Отдел моделирования банковских продуктов, Группы моделирования продуктов B2B / B2C.
Формат работы: Офис в Москве, либо офис в Санкт-Петербурге, либо гибрид, либо удаленно
Вилка на руки: 360-470

Про нас
Ozon Банк — компания, в которой тесно переплетаются финансы и IT. Мы создаём новые для рынка продукты и сервисы для физических и юридических лиц.
В данный момент находимся в фазе активного роста. Поэтому ищем сразу 4 опытных специалистов.

Вам предстоит
- Отвечать за разработку и поддержку ML моделей (PD, LGD, EAD, модели оценки дохода/выручки)
- Развивать и поддерживать внутренний фреймворк
- Генерировать и применять в моделях фичи на основе новых источников данных, наполнять feature store
- Участвовать в постановке задач, находить приоритетные направления для моделирования
- Разрабатывать и поддерживать сервисы для расчета моделей
- Анализировать эффективность моделей в проде, организовывать и дорабатывать мониторинг

Мы ожидаем
- Опыт работы в кредитном скоринге от 3 лет
- Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания сложных SQL-запросов
- Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения.
- Опыт работы c пакетами для анализа данных на Python3 (numpy, pandas, polars, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, hyperopt, optuna, etc)
- Общие представления о валидации и способах построения мониторинга моделей

Будет плюсом
⁃ Опыт работы с HDFS и Pyspark
⁃ Навыки создания Airflow-пайплайнов и их последующее сопровождение
⁃ Опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчётность, какие модели и как можно применять для анализа компаний
- Навыки использования deep learning алгоритмов
- Опыт в разработке, выводе в прод и поддержке сервисов для онлайн расчета моделей машинного обучения

Реклама про работу у нас:
- Про Озон Банк посмотреть можно тут
- Плюшки сотрудникам описаны тут
- Есть IT аккредитация

Ответы на 10 важных вопросов:
1. Данные: обилие данных маркетплейса Озон + классические данные финтеха
2. Железо: Разработка моделей: kuber с ресурсами под потребность (до 128 гб оперативной памяти + различные варианты с GPU). Продакшн: ML Platform для быстрого внедрения моделей. MacBook для работы.
3. Масштаб влияния на core-бизнес: Модели скоринга - основа кредитного бизнеса. А кредитноание - ключевое стратегическое направление деятельности.
4. Уровень развития Data Science в компании: Высокая степень зрелости
5. Роль дата сайнтиста: ДС-ы участвуют в постановке задачи совместно с заказчиками, обучают и документируют модель, напрямую катят сервисы в прод, сопровождают модели после внедрения.
6. Бэкграунд у вашего руководителя?
7. Как часто вам будут мешать работать? 2 часа организационных встреч в неделю.
8. Карьерный рост: Ревью раз в пол года.
9. Prod/Research: Prod. Модели должны приносить пользу бизнесу.
10. Функция сервиса или лидера? Больше функция лидера, нужно помогать бизнесу находить точки роста

Откликнуться можно любым удобным способом
- через описание вакансии на портале: либо
- написать в один из ТГ:
- отправить резюме на один из адресов почты: , , , ,