О позиции
-
Опыт: от 1 года (IT, финтех, аналитика).
-
Образование: высшее (техническое или математическое).
-
Локация/Формат: Ташкент, офис.
-
Занятость: Полная, 5/2.
Задачи на испытательный срок (3 месяца)
-
Провести первичную аналитику и оценить бизнес-эффект от внедрения ML-модели.
-
Разработать и вывести в прод модель прогноза финансовой активности на основе транзакционных данных.
-
Поставить модель на регламентное обновление и защитить результаты перед заказчиками.
Обязанности
-
Обучение, валидация и деплой моделей (классификация, сегментация, прогнозирование). Контейнеризация (Docker) и оборачивание в API (FastAPI/Flask).
-
Выгрузка (SQL), очистка, генерация фичей, подготовка датасетов, устранение дисбаланса классов.
-
Автоматизация пайплайнов (обучение, инференс), мониторинг деградации качества моделей, ведение тех. документации.
-
Совместная работа с продуктовыми аналитиками и бизнесом для интерпретации результатов.
Стек и технические навыки
-
Python (NumPy, pandas, scikit-learn).
-
Бустинги (XGBoost / LightGBM / CatBoost), базовый Deep Learning (PyTorch).
-
SQL (сложные запросы, выборки).
-
Инструменты и Деплой: Docker, FastAPI/Flask, Git.
-
Оркестрация (базово): Airflow / MLflow / DVC (понимание принципов автоматизации).
Языки
-
Русский: Свободный.
-
Английский: Чтение технической документации и профильных статей.