🔥ID:14581_Ведущий специалист в Центр Автоматизации Моделирования в банк (А) ТОЛЬКО ШТАТНЫЕ СПЕЦИАЛИСТЫ, либо с РЫНКА с дальнейшим устройством к вам (т.к. с банком работаем по кост+) ‼️Прислать скрининг ⬆️ (вложение) Локация: Москва (гибрид в приоритете), возможна удаленная работа по РФ (час.пояс +/- 2ч). Срочный подбор! Срок проекта длительный (нет срока окончания). 🤑Ставка 3300 (только УСН, ставка должна включать НДС если он есть у вас, отсрочка 45 рабочих дней). ⚡️️️️️️️Резюме в ворде с полным ФИО, пожалуйста. Кроме того, в сопроводительном сообщении к резюме указывайте сразу: 1) тег (никнейм) того, чей запрос (Надя/Таня) 2) номер запроса вакансии 3) полное ФИО кандидата 4) эл.почту личную для неймчека (на эту почту придет анкета СБ банка, почта должна быть актуальная и рабочая) 5) ставку с инфо: вкл НДС 6) по какой форме работаете с кандидатом: ТК РФ, ГПХ, СЗ, ИП, иное... 7) если надо на 1/40 - пишите готовность и наличие военного билета для мужчин 8) если указаны иные условия оплаты - пишите готовность на эти условия (квартальная, 60 к.д., т.е. не ежемесячно) 9) примерная дата выхода: ASAP, 2 недели, иное 10) наличие отпуска в ближ. время 11) ЗП ГРОСС, Телеграм, Телефон P.S. если пункт не актуален для запроса ставим прочерк "—" ОПИСАНИЕ ПРОФИЛЯ: 1. Опыт в DS: от 3 лет, но желательно 5+ лет в классическом ML. 2. Индустрия: банки, страховые компании, крупные IT-компании. 3. Примеры в резюме: разработка моделей скоринга, оценка рисков, сегментация клиентов, предсказание оттока клиентов (churn prediction), рекомендации продуктов. 4. Ключевые навыки: работа с табличными данными, градиентный бустинг (LGBM, XGBoost, CatBoost), логистическая регрессия, кластеризация. Не подходят кандидаты с опытом только в CV, NLP или LLM без работы с таблицами. 5. Уверенное знание Python. 6. ML-фреймворки: LightGBM, XGBoost, CatBoost, Scikit-learn, Pandas, NumPy. Big Data: Spark, S3. MLOps: Airflow, Argo Workflows, MLflow. 7. Промышленный код: понимание CI/CD, Docker, Git. Опыт разработки библиотек/пакетов будет преимуществом. Дополнительные фильтры для сильных кандидатов: * Разработка AutoML и инструментов для аналитиков. * Опыт с Causal ML: понимание причинно-следственных связей, Uplift-моделирование. * Проведение A/B-тестов. «Красные флаги» для отсева: * Вся карьера в CV, NLP или LLM без опыта работы с табличными данными. * Отсутствие опыта внедрения в продакшн. * Незнание Spark. * Отсутствие работы в банковской сфере, финтехе или крупном продуктовом домене. ✅Самые важные требования: * Ищем DS с большим опытом. * Акцент на Python (на собеседовании задачи на Python, знание структур данных, GIL, методы классов). * ML (базовые вопросы по отбору фич, калибровке моделей). * Опыт в банковской сфере. * Опыт 3–5 лет в классическом ML для понимания кейсов и моделей. * Опыт прод-разработки. ✅Дополнительно (+/-): * От трех лет опыта в DS. * Уверенное владение ML и DL на Python: Pytorch, LightGBM/XGBoost/CatBoost, Scikit-Learn, Pandas, NumPy. * Работа с инструментами Spark, Hadoop, Hive, MLFlow, AirFlow/ArgoWorkflow. Будет большим плюсом: * Контрибьюции в ML-библиотеки. * Опыт full-stack разработки. Обязанности: * Улучшение стабильности и качества AutoML-алгоритмов, оптимизация кода. * Разработка новых сценариев для аналитиков (поиск аномалий, очистка данных, кластеризация, анализ дрейфа данных). * Улучшение отчетности и артефактов по моделям (отчеты с интерпретацией, графики, таблицы). * Обновление документации и технических инструкций. * Взаимодействие с MLOps-командой по внедрению новых сценариев. * Анализ потребностей аналитиков и их формализация. * Поддержка пользователей (аналитиков). * Ответственный за релизный цикл библиотек. * Ревью кода от других DS. 🏠Гибрид МСК/Удаленка по времени МСК 📌#список_вакансий_1 ✉️резюме отправлять: @Tatyana_Savochkina

Ищу DevOps

Senior Data Analyst (банк) Ставка: 2100 с НДС, отсрочка 35 календарных дней) Локация: РФ ❗️УСТРОЙСТВО В ШТАТ ПАРТНЕРА НА 1\40 Ключевые обязанности Архитектура и проектирование ETL-решений – Разработка архитектуры ETL-процессов для масштабируемых и надежных систем – Выбор инструментов и технологий для обработки данных (например, Apache Airflow, Spark, облачные сервисы) – Оптимизация существующих ETL-пайплайнов для повышения производительности и снижения затрат Стратегическое управление данными – Участие в проектировании хранилищ данных (Data Warehouses) или озер данных (Data Lakes) – Внедрение лучших практик по управлению данными (Data Governance, Data Quality) Контроль качества данных – Разработка и внедрение метрик для оценки качества данных – Создание систем мониторинга и алертинга для ETL-процессов – Проведение аудитов данных и устранение критических проблем Руководство командой – Распределение задач между членами команды (Junior, Middle) – Проведение код-ревью и обучение сотрудников – Участие в найме и адаптации новых специалистов Взаимодействие с бизнесом – Общение с C-level и стейкхолдерами для понимания их потребностей – Презентация сложных технических концепций в понятной для бизнеса форме – Участие в формировании KPI и метрик для аналитики Решение сложных задач – Работа с legacy-системами и миграция данных в современные платформы – Устранение узких мест в ETL-процессах – Решение проблем, связанных с большими объемами данных (Big Data) Технические навыки SQL – Экспертный уровень SQL (сложные запросы, оптимизация производительности) – Понимание внутренней работы Greenplum ETL-инструменты – Глубокое знание Apache Airflow (Custom Operators, XCom, Variables) – Опыт работы с распределенными системами (Greenplum, ClickHouse, Vertica) Дополнительные навыки – Знание Python для автоматизации задач и интеграции с Airflow – Понимание DevOps-практик (CI/CD, Docker, мониторинг) – Понимание принципов Data Governance и качества данных BI-инструменты – Экспертный уровень Power BI (DAX, оптимизация отчетов, Row-Level Security) ❗️Важно При отправке кандидата приложите информацию: ФИО Дата рождения Локация Грейд Рейт (ставка/час) Возможная дата старта на новый проект Планы на отпуск в ближайшие 6 мес Штатный/партнерский/рынок Скрининг по заявленным требованиям к вакансии (проставить +-) Откликнуться на запрос: @okabirorin По вопросам партнерского сотрудничества: @ju_vetta

Мы в поиске ❗️ Golang Team Lead ❗️ - Прямой запрос в Банк (не РФ) 🌍 Локация: без ограничений Требования - Опыт разработки на Go и построения микросервисов. - Опыт управления командой. - Сильные архитектурные навыки (highload, отказоустойчивость, распределенные системы). - Практика CI/CD, тестирования и quality practices. - Понимание SRE (SLI/SLO, мониторинг, RCA). - Опыт с Docker/Kubernetes, БД (Postgres) и очередями (Rabbit MQ, Kafka). - Сильные коммуникации и умение принимать технические решения. - Опыт работы с банковскими мобильными приложениями как плюс. Задачи: - Лидировать Go-направление и команду разработки мобильного приложения: задачи, приоритизация, развитие, найм. - Обеспечивать delivery backend-сервисов: планирование, контроль сроков и качества. - Отвечать за архитектуру: проектирование высоконагруженных микросервисов, управление интеграциями, производительностью и надежностью. - Внедрять инженерные практики: code review, CI/CD, тестирование, observability, контроль техдолга и качества кода. - Работать с продуктом, QA, DevOps/SRE: синхронизация требований, управление рисками и зависимостями, прозрачность статуса. - Участвовать в эксплуатации: стабильность сервисов, разбор инцидентов (RCA), улучшение доступности. По вопросам писать в ТГ @igasta777