Data Scientist / Аналитик Data Science

Добрый день!

Ищем в команду прикладного data scientist’а для решения задач с сфере финансового мониторинга и смежных прикладных задач.

Задачи, которые предстоит выполнять:

• Разработка моделей ранжирования и классификации риск-сигналов.

• Решение задач с использованием SOTA LLM / адаптированных (до обученных) LLM на целевых данных, разработка специализированных решений.

• Выявление и связывание ключевой информации в коротких текстах с использованием NLP-техник (NER, NEL, NED, NERD, …) и современных нейронных сетей до тематического моделирования транзакционных и новостных потоков.
• Формализация, кластеризация и базовая классификация следов финансовой активности до активного обучения моделей, поиска «аномалий», неявных связей и прогноза изменений динамического графа связей субъектов.
• Обработка, очистка данных, формирование обучающих выборок.

Skills: Natural Language Processing (в частности NER, NEL, NERD), LLM, Time Series Classification/Forecasting and anomaly detection, Graph algorithms, Topic Model.

Пожелания к вашему опыту:

• Опыт работы над прикладными задачами или решениями, внедренными в прод.
• Опыт решения задач из области Classification/Forecasting.
• Знание алгоритмов, умение писать оптимальный по памяти и времени код.
• Хороший математический бэкграунд.
• Отличное владение инструментарием DS: библиотеки, модели и структуры данных.
• Образование – МГУ, МФТИ, ВШЭ, кафедры и специальности по направлению «машинное обучение» или смежные (не ниже бакалавра).
• Знание иностранных языков - Английский, чтение научных статей.

Плюсом будет:

• Опыт разработки решений на сложно структурированных данных.
• Способность к оперативному глубокому погружению в тематику проекта, умение находить нестандартные решения, ответственность при выработке подходов к решению.
• Участие в интересных научно-исследовательских проектах стремление к поступлению в аспирантуру и защите диссертации.
• Администрирование систем, работа с linux, docker.

Мы предлагаем:

• Оформление по ТК РФ (оплата отпуска, больничных листов и т.д.).
• График работы Full-time, гибкое начало рабочего дня.
• Возможен частично удаленный формат работы.
• Дружный коллектив, интересные задачи, возможность профессионального роста.
• Возможность быстрого наращивания компетенций.
• Забота о сотрудниках: готовы компенсировать обучение и сертификацию.
• Свобода развития: гибкий подход к процессам, интересные проекты, дружелюбная атмосфера и сильная команда.
• Уровень оплаты обсуждается индивидуально по итогам интервью.