AI Data Scientist

Автоматический пересказ вакансии на русском. Полный текст на языке оригинала и форма отклика — на сайте работодателя.

AI Data Scientist в финтех-компанию Network International. Роль отвечает за перевод бизнес-требований в подходы к данным, feature engineering и моделированию для AI-кейсов, разработку и оценку ML-моделей с привязкой к измеримым бизнес-результатам.

Задачи

• Переводить бизнес-требования и утверждённые решения в требования к данным, признакам и моделированию
• Совместно с бизнес-заказчиками и AI Champions определять целевые переменные, критерии оценки и метрики успеха моделей
• Исследовать, анализировать, очищать и подготавливать структурированные и неструктурированные данные
• Выявлять проблемы качества данных, полноты, lineage, репрезентативности, утечек и смещений и координировать их устранение
• Проектировать и создавать признаки, переменные и датасеты для разработки, тестирования и валидации моделей
• Строить, обучать, настраивать и оценивать ML, статистические и прогнозные модели
• Сравнивать собственные модели с базовыми подходами, сторонними моделями и вендорскими решениями
• Оценивать точность, полноту, устойчивость, объяснимость, справедливость, задержку и операционную пригодность моделей
• Определять и поддерживать методологии обучения, валидации и тестирования, включая репрезентативные датасеты и пороги качества
• Поддерживать оценку и оптимизацию генеративных AI и LLM-решений
• Готовить документацию моделей: допущения, методологию, источники данных, признаки, ограничения и результаты тестирования
• Совместно с Applied AI Engineers и Technology интегрировать модели в приложения, workflow, API и продакшн
• Поддерживать деплой, версионирование, мониторинг производительности, детекцию дрейфа и переобучение моделей
• Определять метрики и пороги мониторинга для выявления деградации
• Применять требования data governance, приватности, безопасности, model risk и responsible AI на всём жизненном цикле модели
• Поддерживать валидацию моделей, governance, InfoSec, Risk и аудит, предоставляя доказательства и документацию
• Разрабатывать переиспользуемые пайплайны подготовки данных, фреймворки оценки и стандарты разработки моделей
• Предоставлять обновления и рекомендации по производительности моделей, готовности данных и рискам

Требования

• Практический опыт в data science, машинном обучении, продвинутой аналитике, прогнозном моделировании или статистическом анализе
• Бакалаврская степень в data science, computer science, статистике, математике, инженерии, эконометрике или смежной количественной дисциплине либо эквивалентный опыт
• Опыт разработки, оценки и деплоя ML или статистических моделей для практических бизнес-кейсов
• Сильные навыки программирования на Python, R, SQL или других технологиях data science
• Опыт с ML-фреймворками и библиотеками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost или аналогами
• Сильный опыт в исследовании данных, очистке, feature engineering, выборе и настройке моделей, валидации и оценке
• Понимание supervised и unsupervised learning, классификации, регрессии, прогнозирования, кластеризации, anomaly detection и оптимизации
• Понимание мониторинга моделей, детекции дрейфа, переобучения, управления жизненным циклом моделей и MLOps
• Знание data governance, model risk management, responsible AI, объяснимости, приватности и оценки смещений
• Желательно: знакомство с генеративным AI, LLM, embeddings, RAG и оценкой моделей
• Желательно: опыт с облачными data и AI платформами, notebooks, контролем версий и пайплайнами данных
• Желательно: опыт в финансовых услугах, финтехе, платежах, фроде, рисках или регулируемой среде
• Желательно: магистерская степень в количественной или технической дисциплине

Условия

• Работа в крупнейшей финтех-компании Ближнего Востока и Африки
• Офис в Дубае, ОАЭ
• Подчинение AI Project Portfolio Lead
• Работа в рамках программы AI-трансформации
• Равные возможности и инклюзивная культура

Навыки

• Python
• R
• SQL
• scikit-learn
• PyTorch
• TensorFlow
• XGBoost
• MLOps
• LLM
• RAG
• embeddings
• feature engineering
• data governance