Позиция Senior DS Куда: Финансовые сервисы Яндекса Вилка гросс: 350-550 + премия раз в пол года по результатам ревью ~ 120% от оклада Локация: Москва или Питер, гибрид, удаленка по РФ возможна

**Про нас: ** ML в Финтехе — это всё машинное обучение финансовых продуктов Яндекса: от кредитного скоринга и управления рисками до маркетинговых моделей, рекомендаций и GenAI-ассистентов. Команда не просто обучает модели, а отвечает за весь их жизненный цикл — от поиска и подготовки данных, обучения и экспериментов до вывода в прод и поддержки стабильности в рантайме. За счёт этого ML напрямую влияет на продукт, а результат меряется бизнес-метриками, а не только офлайн-качеством.

Что предстоит делать? • Прогнозирование LTV (Lifetime Value) клиентов С помощью ML-моделей прогнозируем долгосрочную ценность каждого клиента для компании. Это позволяет не просто сегментировать аудиторию, а выстраивать клиентоориентированную стратегию: оптимизировать маркетинговые затраты, разрабатывать персонализированные предложения и, как следствие, напрямую влиять на ключевые финансовые показатели бизнеса.

• Моделирование вероятности оттока клиентов (Churn Prediction) Удержать существующего клиента дешевле, чем найти нового. Модели прогнозирования оттока — это инструмент для точечного и своевременного вмешательства, позволяющий не только сократить потери, но и гарантировать стабильный поток доходов от основной клиентской базы.

• Построение uplift-моделей для оптимизации коммуникаций Определяем, для каких пользователей какая коммуникация будет наиболее эффективна. В результате мы минимизируем раздражение от спама и оптимизируем рекламные расходы, повышая эффективность каждой коммуникации.

• Разработка моделей персональных рекомендаций Персональные рекомендации значительно улучшают пользовательский опыт, помогая клиентам быстрее находить нужное и открывать новые возможности наших сервисов. Это напрямую ведёт к увеличению вовлечённости, глубины использования продукта и конверсии в целевые действия, что в итоге повышает клиентскую лояльность и доход.

• Построение транзакционных эмбеддингов пользователей Мы строим нейросетевые модели, которые превращают сырую транзакционную активность пользователей — оплаты в сервисах Яндекса, операции по дебетовой карте — в векторные представления поведенческого профиля клиента. Эти универсальные эмбеддинги усиливают качество моделей в самых разных задачах компании.

Требования: • Понимаете принципы классического ML и работали с ним • Понимаете принципы DL и работали с ним • Хорошо знакомы с Python и SQL • Разрабатывали модели и желательно внедряли их в продакшн • Готовы отвечать за продакшн-модели в рантайме

Будет плюсом: • Используете LLM в day-to-day-жизни или pet-проектах • Понимаете, как устроены LLM • Понимаете, как устроены RAG- и агентские системы

Ответы на 10 вопросов:

1. **Данные: YT - яндексовский аналог Hadoop-стека **2. **Железо: **YT - 5 PiB, 5000 ядер. Продакшн: MLPlatforma - платформа для раскатки моделей в прод. Для работы: Macbook
2. Масштаб влияния на бизнес: Отвечаем за весь прикладной ML (кроме скоринга) в Яндекс Финтехе: LTV, Churn, Uplift-модели коммникаций, рекомендации, модели баланса и т.д.
3. **Уровень развития DS в компании: Яндекс - высокий уровень развития DS **5. **Роль дата сайентиста: end-to-end - отвечаем за полный цикл разработки: от челленджа идеи до выкатки модели в продакшн **6. Бэкграунд у руководителя: linkedin
4. **Как часто вам будут мешать работать: **3 встречи с командой в неделю + 1-2 встречи с заказчиками
5. Карьерный рост: полугодовые ревью с пересмотром зп и грейда** **9. **Prod/Research: **90% продакшн разработка
6. Функция сервиса или лидера? функция сервиса со старта

Как откликнуться на вакансию: Свои CV и вопросы направлять сюда: tg контакт рекрутера