Альфа-Банк

Data Scientist (Antifraud Restriction Platform)

1 month ago

Details

Grade

Middle

Experience

from 2 years

Work format

Hybrid, Remote

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

About the role

Alfa-Bank Data Scientist (Antifraud Restriction Platform) Work format: hybrid (mostly remote)

Responsibilities

-We are developing an intelligent platform for managing financial flow security. Our ML solutions evaluate transactions in real-time for fraud, compliance risks, and other undesirable activities. In our work, we apply advanced methods of machine learning, applied mathematics, and statistics. We explore new data, test various ML hypotheses, and constantly seek opportunities to significantly improve existing solutions. We are currently expanding our team and looking for Middle and Senior level DS specialists. -Dive into the business context of the restriction platform, study available data and existing infrastructure — high-load services processing millions of transactions per day. -Analyze current business processes, identify their vulnerabilities and growth points. -Try various machine learning approaches: classification, clustering, uplift models, ranking models, and neural network solutions (partially or fully). -Compare the results of experimental models with the current solution, evaluating their advantages and disadvantages. -Validate models using offline metrics (AUC, PR curves, NDCG, uplift metrics, etc.), ensuring statistically significant increases in accuracy. -Prepare an analytical article or report that compares each method in detail and justifies the choice of the optimal solution. -Launch the best of the tested solutions into production, ensuring its integration into the existing restriction management system.

Requirements

-Higher technical education. -DS experience from 2 years. Experience in bringing models to production. -Proficient Python, advanced SQL, PySpark as a plus. -Extensive experience in solving classic ML problems: boosting, regression, ranking, classification. -Statistics, A/B tests, knowledge of optimization basics, understanding the principles of the methods used. -Ability to present the results of complex solutions in a business-understandable language, proactivity in finding growth points and generating new ideas.

Альфа-Банк Data Scientist (платформа ограничений Antifraud) Формат работы: гибрид (больше удалённо)

☑️ Чем предстоит заниматься -Мы занимаемся развитием платформы интеллектуального управления безопасностью финансовых потоков. Наши ML-решения в реальном времени оценивают транзакции на предмет мошенничества, комплаенс-рисков и других нежелательных действий. В работе мы применяем продвинутые методы машинного обучения, прикладной математики и статистики. Исследуем новые данные, проверяем различные ML-гипотезы и постоянно ищем возможности значимо улучшить существующие решения. Сейчас мы расширяем команду и ищем DS-специалистов уровня Middle и Senior. -Погружаться в бизнес контекст платформы ограничений, изучать доступные данные и существующую инфраструктуру — высоконагруженные сервисы, обрабатывающие миллионы транзакций в день. -Анализировать текущие бизнес процессы, выявлять их уязвимые места и точки роста. -Пробовать различные подходы машинного обучения: классификацию, кластеризацию, uplift модели, ранжирующие модели и нейросетевые решения (частично или полностью). -Сравнивать результаты экспериментальных моделей с текущим решением, оценивая их преимущества и недостатки. -Валидировать модели с помощью офлайн метрик (AUC, PR кривые, NDCG, uplift метрики и др.), убеждаться в статистически значимом приросте точности. -Подготавливать аналитическую статью или отчёт, в котором будет подробно сравниваться каждый метод и обосновываться выбор оптимального решения. -Запускать в продакшн лучшее из протестированных решений, обеспечивая его интеграцию в существующую систему управления ограничениями.

☑️ Наши пожелания к кандидатам -Высшее техническое образование. -Опыт работы в DS от 2 лет. Опыт вывода моделей в прод. -Уверенный Python, продвинутый SQL,PySpark как плюс. -Большой опыт в решении задачклассического ML: бустинги, регрессия, ранжирование, классификация. -Статистика, A/B тесты, знаниеоснов оптимизации, понимание принципов работы используемых методов. -Умение презентовать результатсложных решений понятным бизнесу языком, проактивность в поиске точекроста и генерации новых идей.

Контакты: