МФК Фордевинд

Инженер машинного обучения (ML)

От 250 000 RUR
  • Москва
  • Полная занятость
  • Удаленная работа
  • От 3 до 6 лет
  • Numpy
  • pandas
  • Matplotlib
  • LightGBM
  • CatBoost
  • Machine Learning
  • Data Science
  • Математическая статистика
  • Математический анализ

Группа компаний Фордевинд – быстрорастущая финансовая компания, занимающая лидирующие позиции на рынке краткосрочных займов малому и среднему бизнесу. Помимо кредитного бизнеса мы также оказываем инвестиционно-банковские и консультационные услуги для компаний из широкого перечня отраслей. Профессиональный опыт сотрудников включает работу в лучших инвестиционных банках (J.P. Morgan, UBS, VTB Capital, Sberbank CIB), фондах прямых инвестиций и международных аудиторских компаниях. Для усиления команды мы ищем Data Science с высоким уровнем личной ответственности и стремлением к росту.

Чтобы глубоко, качественно и быстро оценивать риски у нас есть свой центр разработки с запатентованным ПО.

Мы ищем специалиста по машинному обучению уже с опытом, где сочетаются бизнес и научные задачи, проводятся прикладные исследования в обсласти финансов, математики и больших данных.

Основные обязанности

  • Участие в сборе, обработке и визуализации данных;
  • Поддержание, оптимизация и мониторинг существующих ML-пайплайнов;
  • Проведение полного цикла разработки новых ML-моделей;
  • Написание документации и создание тестов;
  • Наставничество младших членов команды.

Требования

  • Высшее техническое или экономическое образование одного из ведущих российских ВУЗов (ВШЭ, МГУ, МФТИ, РЭШ);
  • Уверенные знания в области математических дисциплин смежных с Data Science;
  • Знание классического DS/ML-стека и соответствующих библиотек (numpy, pandas, scipy, matplotlib, seaborn, sklearn, lightgbm, catboost и пр.);
  • Понимание основных методов работы с временными рядами, в том числе нейросетевых подходов;
  • Не менее 2 лет коммерческого опыта разработки на Python, умение писать чистый читаемый поддерживаемый код;
  • Опыт разработки ML-моделей для решения прикладных задач классификации, регрессии и кластеризации;
  • Опыт проведения анализа и интерпретации обученных ML-моделей;
  • Хорошее знание английского языка на уровне свободного чтения документации, самостоятельность, умение ответственно подходить к решению поставленных задач.

Наше предложение

  • Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути;
  • Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии;
  • Возможность работы в офисе, удаленно или в гибридном формате;
  • Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов;
  • Наличие ИТ-акредитации;

  • Конкурентная оплата труда, прозрачная бонусная система.