Data Scientist at Kaspi.kz — NeverHard

Kaspi.kz – это место, где необыкновенные люди собираются вместе, чтобы проявить свои лучшие качества, как в работе, так и в жизни, потому что Kaspi – это не просто финансовое учреждение, а большая семья, которая объединила под своим крылом более 10 тысяч человек по всему Казахстану. Мы всегда ценим людей, которые стремятся к знаниям и великим победам, именно поэтому работа у нас – это шанс реализовать свой потенциал. Работа полностью из офиса в городе Алматы, удалённого и гибридного формата нет. Вам предстоит: Вести задачу от постановки до прода: выбирать таргет, схему валидации и метрики, обучать и выводить модели на табличных и событийных данных (основной стек — градиентные бустинги: CatBoost / LightGBM / XGBoost) Извлекать признаки из неструктурированных и событийных данных (JSON, логи, временные ряды) Проектировать признаки: агрегаты, лаги, rolling-метрики, стековые фичи; отслеживать их влияние на модель и утечки Проводить исследовательский анализ и проверять гипотезы о поведении объектов как часть цикла разработки модели Строить воспроизводимые пайплайны обучения и инференса: версионирование данных, экспериментов и артефактов Отвечать за модель после релиза: мониторинг качества, дрейф данных, переобучение Развивать внутреннюю инфраструктуру и общие библиотеки для фичей, метрик и моделей Мы ожидаем от вас: Уверенный Python для ML: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (CatBoost / LightGBM / XGBoost) с подбором гиперпараметров и интерпретацией (SHAP / feature importance) Сильная прикладная статистика: смещения, конфаундеры, оценка неопределённости Дизайн валидации: схема проверки строится до модели, утечки ловятся заранее; понимание специфики временных рядов SQL на уровне сложных запросов Опыт извлечения и трансформации данных из вложенных структур (JSON) и проектирования признаков Linux, Git, контейнеры - базовая самостоятельность без платформенной команды Умение объяснить результат неспециалистам, не выбрасывая оговорки Хорошее знание Excel Будет плюсом: Управление данными: ETL, оркестрация, слои данных Колоночное хранение: Parquet, партиции, ClickHouse / StarRocks Трансформация больших данных с Spark / Polars / DuckDB MLOps: MLflow, CI/CD Английский на уровне чтения документации и статей Мы предлагаем: Развитие и карьерный рост; Возможность стать частью профессиональной дружной команды Kaspi; Обучение, тренинги и курсы за счет компании; Бесплатный тренажерный зал в офисе; Электронная библиотека - Kaspi Books и доступное приложение к нему; Chill-зона - уютный дворик, workout-площадка, также удобные скамейки и качели, для полной релаксации :) Отсутствие дресс-кода.