Data Scientist / Deep Learning engineer (нейронные сети / Time Series / NLP)

Стэк
Нейронные сети на последовательных данных (Transformers, RNN, LSTM, GRU и др.) + классик ML (скоринги).
Pytorch, Keras, Python, pandas, numpy, matplotlib, sklearn, lgbm, xgb, Hadoop, Greenplum.
Чем предстоит заниматься
Проведение RnD по обучению нейросетевых моделей на околосырых данных в виде последовательностей.
Фокус на построении нейронных сетей для оценки кредитоспособности физлиц на различных этапах жизненного цикла клиента (предварительное одобрение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство).
Полный цикл работы над моделью: от этапа заказа до вывода в продакшн.
Взаимодействие с вертикалью продуктов при формализации бизнес-инициатив, защиты результата в зоне ответственности DS.
Что ожидаем от тебя
Опыт работы не менее 3-5 лет в роли Data Scientist.
Опыт работы в направлении классического NLP (BERT) / transformers (фокус в опыте только на LLM - не подходит).
Опыт работы с последовательностями, временными рядами.
Опыт работы с рекуррентными нейронными сетями (RNN, LSTM, GRU) - будет плюсом.
Опыт работы с большими объемами данных (выборки 1+ млн наблюдений Х 1000+ фичей).
Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Greenplum, Oracle, MSSQL, PostgreSQL).
Опыт работы в сфере финтеха (кредитные бюро, банки, МФО и т.д.) – будет плюсом.
Что готовы предложить
Оформление по ТК РФ.
Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
Удаленный формат работы (в пределах РФ!). Офис находится в г. Москва.
ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
Возможности для роста внутри компании.
Как мы проводим собеседования
1. 25-30 минут – общение с рекрутером (видео встреча).
2. 60 минут – техническое интервью (видео встреча) – разговор про опыт; лайвкодинг: SQL-задачи, Python-задача; блок вопросов по классическому ML.
3. 60 минут – второе техническое интервью (видео встреча) – теория и пара задач по нейронкам.
4. Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).
5. Оффер, обсуждение даты выхода на работу.