Senior Data Scientist (ИБ)

З/п не указана
Опыт работы: От 3 до 6 лет
График работы: Полный день
Занятость: Полная занятость
Компания: Московская Биржа

В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

  • Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
  • Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
  • Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Отделе развития технологий искусственного интеллекта в ИБ открыта вакансия Senior Data Scientist.Чем предстоит заниматься

  • Работа в области Data Science с фокусом на решении прикладных задач классического машинного обучения, NLP.
  • Работа с большими данными и выводом моделей в продуктовый контур.
  • Разработка и внедрение моделей для бизнес подразделений, развертывания моделей в продакшн с использованием Docker, Kubernetes, а также технологий для мониторинга и управления моделями (например, MLflow, ClearML).
Мы ожидаем от вас
  • 3+ лет опыта работы в области Data Science с фокусом на решении прикладных задач NLP, классического машинного обучения, если у вас был опыт решения задач ранжирования и рекомендаций, CV, то это может быть плюсом в будущем.

  • Практический опыт применения SOTA (State-of-the-Art) моделей и подходов в одном из вышеуказанных доменов или более.

  • Опыт работы с большими данными и выводом моделей в продуктовый контур.

  • Примеры успешного внедрения моделей для бизнес подразделений. Навыки оптимизации и развертывания моделей в продакшн с использованием Docker, Kubernetes, а также технологий для мониторинга и управления моделями (например, MLflow, ClearML).

  • Опыт работы с инфраструктурой: Apache Kafka, SQL, Airflow, S3.

Хочу откликнуться
<
>