ФКН: Вакансии
tg18 тыс. подписчиков
Открыть пост ↗
tldr: Data scientist в Антифрод Discovery, Альфа-Банк, 350-500k gross+квартальный бонус, гибрид / удаленка
🅰️ Ищем Data Scientist в команду Discovery — исследовательское направление антифрод-платформы Альфа-Банка. Наши модели в реальном времени помогают защищать финансовые операции от мошенничества и комплаенс-рисков.
В этой роли вы будете исследовать новые подходы к обнаружению мошенничества: работать с большими объёмами транзакционных данных, формулировать и проверять ML-гипотезы, строить прототипы и определять, какие решения имеют потенциал для внедрения.
Чем предстоит заниматься:
• Погружаться в бизнес-контекст антифрода и комплаенса, изучать процессы, данные и текущие модели
• Находить точки роста и предлагать новые ML-подходы
• Работать с бизнес-заказчиками и превращать их запросы в чётко поставленные ML-задачи.
• Разрабатывать прототипы, проводить эксперименты и оценивать их эффект.
• Работать преимущественно с табличными данными и классическим ML (но не только лишь с ними).
• Обосновывать результаты и рекомендовать идеи для дальнейшей разработки.
Что важно:
• Законченное высшее техническое образование
• Опыт в Data Science, уверенный Python и SQL
• Табличные данные, классический ML, статистика и A/B-тестирование
• Умение ясно объяснять технические решения бизнесу.
• Интерес к исследовательской работе и самостоятельному поиску идей.
Будет плюсом: опыт в антифроде; PySpark; графы, временные ряды, нейросети, трансформеры и LLM; опыт с real-time ML
📩 Куда присылать резюме: @bordeauxer
🅰️ Ищем Data Scientist в команду Discovery — исследовательское направление антифрод-платформы Альфа-Банка. Наши модели в реальном времени помогают защищать финансовые операции от мошенничества и комплаенс-рисков.
В этой роли вы будете исследовать новые подходы к обнаружению мошенничества: работать с большими объёмами транзакционных данных, формулировать и проверять ML-гипотезы, строить прототипы и определять, какие решения имеют потенциал для внедрения.
Чем предстоит заниматься:
• Погружаться в бизнес-контекст антифрода и комплаенса, изучать процессы, данные и текущие модели
• Находить точки роста и предлагать новые ML-подходы
• Работать с бизнес-заказчиками и превращать их запросы в чётко поставленные ML-задачи.
• Разрабатывать прототипы, проводить эксперименты и оценивать их эффект.
• Работать преимущественно с табличными данными и классическим ML (но не только лишь с ними).
• Обосновывать результаты и рекомендовать идеи для дальнейшей разработки.
Что важно:
• Законченное высшее техническое образование
• Опыт в Data Science, уверенный Python и SQL
• Табличные данные, классический ML, статистика и A/B-тестирование
• Умение ясно объяснять технические решения бизнесу.
• Интерес к исследовательской работе и самостоятельному поиску идей.
Будет плюсом: опыт в антифроде; PySpark; графы, временные ряды, нейросети, трансформеры и LLM; опыт с real-time ML
📩 Куда присылать резюме: @bordeauxer
Новый список