Data Scientist (Classic ML)

«АльфаСтрахование» - крупнейшая российская частная страховая компания и технологический лидер отрасли - усиливает команду машинного обучения и работы с данными.
Мы ищем data scientist’а в команду, занимающуюся развитием ML-подходов в страховании. Если у вас хорошая математическая подготовка, вы любите анализировать большие объемы данных и хотите получить опыт участия в полном цикле разработки ML-решений, а также готовы внедрять эти решения и влиять на бизнес, то мы будем рады видеть вас в нашей команде.
Наши модели работают в online-режиме 24/7, решая задачи оценки риска, выявления фрода, ценообразования и формирования индивидуальных предложений. Мы оцениваем влияние нашей работы на бизнес-метрики с помощью A/B-тестов. Используем в работе open-source решения: Spark, MLFlow, DVC, Feast, CatBoost, Docker, данные готовим на Hadoop-кластере.
Обязанности:
• Разработка ML-моделей (подготовка данных, выбор решения, обучение, тесты, запуск в production-среде, в основном classic ML;
• Сопровождение ML-решений (мониторинг сервисов и моделей, отслеживание дрейфа данных, работа над развитием);
• Оценка влияния на бизнес предложенных решений;
• Подготовка признаков для feature store (используем Feast);
• Взаимодействие с DA/DE/DevOps для улучшения и автоматизации процессов.
Требования:
• Участие в проектах по обучению и внедрению моделей машинного обучения в роли data scientist, ML инженера.
• Наличие разработанных моделей в проде.
• Опыт в создании дэшбордов, поисках инсайтов для бизнеса.
• Понимание работы базовых ML-алгоритмов;
• Знание метрик машинного обучения и их интерпретации;
• Уверенное владение Python (в частности, библиотеки numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost);
• Опыт написания запросов на SQL;
• Общее представление об A/B-тестах;
• Навыки работы с Git;
• Опыт самостоятельного обучения и вывода моделей в production;
• Умение интерпретировать результаты модели (shap, lime).
Желательно:
• Навыки построения пайплайнов обработки данных с использованием pyspark.
• Опыт проведения A/B-экспериментов.
• Знакомство с MLFlow, dvc.
• Наличие представления о REST API (плюсом будет опыт работы с FastAPI).
• Опыт работы с Docker.
• Представление о различных источниках данных: реляционные базы данных, Redis, Hive, Kafka.
• Опыт работы в qlikview, superset
Что мы предлагаем:
• Работу в профессиональной команде, которая готова делиться знаниями и опытом;
• Возможность внешнего обучения и прокачки твоих скиллов за счет Компании;
• Заботу о сотрудниках: возможность прохождения медицинских chek-апов, безлимитные бесплатные консультации с финансовыми консультантами, юристами и психологом. В компании поддерживается и развивается культура ЗОЖ;
• Отличный социальный пакет, включающий ДМС, скидки на страховые продукты компании, скидки от наших партнеров (туризм, фитнес и т.д.);
• Обеспечение техникой для работы;
• Гибридный график работы 5\2 (гибкое начало дня с 8 до 10)