Senior Data Scientist (ML-модели, NLP)

Центр внедрения инструментов цифровизации и искусственного интеллекта Департамента данных, проектов и процессов занимается разработкой ML-моделей для внутренних бизнес-заказчиков. В портфеле проектов Центра сейчас находится несколько моделей, среди которых задача по классификации документов, построению RAG-системы по нормативным документам, поиску аномалий в отчетности и ряд других. Сейчас в центре расширение функционала и численности, в связи с чем открыт набор дополнительных сотрудников для усиления команды.

Обязанности:

• участие в проекте по созданию MLOps конвейера;
• реализация проектов по внедрению ML-моделей в бизнес-процессы структурных подразделений Банка России (СП-заказчик);
• взаимодействие с представителями заказчика в целях уточнения деталей задачи, презентация заказчику результатов разрабатываемых ML-моделей;
• выбор подходящих модельных решений, валидация ML-моделей команды, мониторинг моделей при эксплуатации;
• ведение проекта по разработке RAG-системы и/или классификации документов;
• подготовка документации (описание моделей, порядки взаимодействия, гайды и т.д.).

Требования:

• уровень: Высшее образование (математика, компьютерные науки, информатика, экономика, финансы);
• обязательно наличие открытого Git с реализованными проектами;
• предпочтительные вузы НИУ ВШЭ, РЭШ, МГУ им. М.В. Ломоносова, МФТИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана
• дополнительным плюсом является наличие сертификатов в области Data Science, Machine Learning, Computer Science , Математика, Экономика;
• опыт разработки ML-моделей от 3 лет
• знания и умения в области построения NLP моделей;
• уверенное владение языками программирования Python, R, SQL;
• отличные знания теории вероятностей и математической статистики.
• владение компьютерными программами Kubernetes, Python, SQL, Docker, Hadoop, JupyterHub, GitLab, MLflow, Seldon Core, Apache Airflow, DVC, S3, Grafana, LabelStudio;
• английский, уровень владения: Upper-Intermediate и выше.

Условия:

• получение уникального опыта в мегарегуляторе;

• возможности профессионального и карьерного развития;

• привлекательная система мотивации;

• широкий социальный пакет;

• корпоративное обучение;

• удобное расположение офиса.