Middle ML- Engineer at ForteBank — NeverHard

Обязанности: Разработка и обучение моделей : Создание прогнозных моделей для классических банковских задач (кредитный скоринг, отток клиентов, рекомендательные системы, антифрод, склонность к продуктам). Проектирование ML-инфраструктуры : Настройка полного цикла жизни моделей от сбора сырых данных до вывода в промышленную эксплуатацию (MLOps пайплайны, CI/CD для ML). Работа с данными : Оптимизация витрин данных, генерация и отбор фичей (Feature Engineering), а также контроль качества входных данных (Data Quality). Мониторинг моделей : Настройка дашбордов для контроля стабильности моделей в проде (отслеживание дата-дрифта и концепт-дрифта). Взаимодействие с бизнесом : Обсуждение требований с продуктовыми командами и аналитиками, перевод бизнес-задач на язык метрик машинного обучения. Требования: Опыт работы : 1-2 года в роли ML-инженера или Data Scientist. Опыт в Финтехе : Обязателен успешный опыт реализации ML-проектов в банковской сфере (понимание логики кредитных конвейеров, транзакционных данных или маркетинговых кампаний). Языки и библиотеки : Отличное владение Python и классическим ML-стеком ( Scikit-learn, LightGBM, XGBoost, CatBoost ). Работа со сложными данными : Уверенное знание SQL (сложные запросы, оконные функции, оптимизация). Опыт работы с инструментами обработки больших данных ( PySpark, Hadoop/Hive ) будет преимуществом. Вывод в прод (Deployment) : Опыт контейнеризации приложений ( Docker ) и написания API для моделей ( FastAPI, Flask ). Инструменты : Опыт работы с системами контроля версий (Git) и инструментами логирования экспериментов (MLflow / ClearML / W&B). Став частью команды Forte, ты получишь: Конкурентную заработную плату и бонусы за персональную эффективность; График работы 5/2 с 9:00-18:00 в комфортном офисе; Жизнь внутри компании с ее корпоративными мероприятиями: тимбилдинги, челленджи, спортивные турниры, благотворительные акции; Заботу о здоровье с медицинским страхованием, а также DayOff в честь дня рождения и за выслугу лет; Выгодную рассрочку в крупные фитнес-клубы; Доступ к корпоративной библиотеке для непрерывного обучения и саморазвития.