Senior Data Scientist/ML

Название: Senior Data Scientist/ML Компания: Rho Местоположение: Белград / Гибрид

О нас

Rho — это современная банковская платформа, созданная для эпохи ИИ. Стартапы и растущие компании могут открывать счета за считанные минуты, выпускать карты, управлять расходами, оплачивать счета и закрывать бухгалтерию — все на одной подключенной платформе с реальной человеческой поддержкой.

О роли

Наша команда ищет старшего специалиста по данным (Senior Data Scientist), который присоединится к нашей команде продуктовых данных. Эта роль предоставляет значительную свободу в формировании процессов моделирования, оценки и инфраструктуры машинного обучения: стандарты, инструменты и процессы, которые вы поможете установить, будут влиять на то, как модели будут создаваться в течение длительного времени.

Это намеренно гибридная роль. Во многих компаниях наука о данных и инфраструктура машинного обучения разделены на отдельные функции: специалисты по данным создают и обучают модели, в то время как выделенная команда платформы отвечает за развертывание, наблюдаемость и переобучение. В Rho нам нужен кто-то, кто может делать и то, и другое, кто может создавать модель и четко рассуждать о том, как она развертывается, отслеживается и переобучается в продакшене. Вы будете работать над задачами с высоким уровнем влияния, такими как наша система предложений по кодированию транзакций, конвейер OCR/понимания документов, а также системы на основе RAG и агентные системы, а также помогать создавать базовую основу: фреймворки оценки, практики развертывания и мониторинга моделей, а также решения по инфраструктуре, которые определяют, является ли машинное обучение в Rho надежным и масштабируемым. Эта роль требует подлинного владения инфраструктурой и оценкой машинного обучения, а не только моделированием — вы должны быть так же комфортно обсуждать дизайн хранилища признаков или архитектуру инструмента оценки с инженерами данных, как и подтверждать статистическую обоснованность модели.

Технологии, которые мы используем для данных: Python, Snowflake, DBT, PostgreSQL, Kubernetes, MLflow, Terraform, Prometheus, Google Cloud Services, Omni, Hex, PowerBI

Обязанности:

• Помощь в определении и развитии практик ML/DS в Rho: как модели оцениваются, развертываются, отслеживаются, версионируются и переобучаются

• Разработка и внедрение фреймворков оценки и инструментов оценки, которые дают компании реальную уверенность в качестве моделей до и после запуска

• Создание и владение моделями и аналитикой с высоким уровнем влияния, обеспечивающими работу таких продуктов, как предложения по кодированию транзакций, OCR/понимание документов, а также RAG/агентные системы

• Принятие и документирование ключевых решений по инфраструктуре ML (реестры моделей, хранилища признаков, шаблоны обслуживания, мониторинг/оповещение об отклонениях и деградации) в тесном сотрудничестве с командой инженерии данных

• Установление технических стандартов и лучших практик, которые помогают масштабировать практику ML/DS по мере роста команды

• Преобразование неоднозначных бизнес-задач в хорошо сформулированные вопросы моделирования

• Проектирование и анализ экспериментов (A/B-тесты, причинно-следственный анализ) для тщательной проверки влияния моделей

• Продвижение и внедрение улучшений инфраструктуры и инструментов ML по мере роста потребностей

Требования:

• 6+ лет опыта в области науки о данных, прикладного машинного обучения или смежной количественной области, с подтвержденным опытом развертывания моделей в продакшене

• Глубокое практическое понимание инфраструктуры машинного обучения: реестры моделей, хранилища признаков, архитектуры обслуживания, мониторинг/наблюдаемость моделей и конвейеры переобучения

• Богатый опыт проектирования фреймворков оценки и инструментов оценки для систем машинного обучения, включая оффлайн-метрики и постоянную оценку в продакшене

• Уверенное функционирование в качестве гибридного специалиста по DS/инфраструктуре: человека, который не просто передает модель команде платформы и уходит, а может полностью владеть ею при необходимости

• Опыт помощи в создании или совершенствовании практик, стандартов или инфраструктуры машинного обучения внутри команды и компании

• Сильные навыки программирования на Python, с уверенным знанием SQL

• Комфортное принятие решений о компромиссах в инфраструктуре совместно с инженерами данных/платформы, и способность уверенно говорить как о моделировании, так и о системной стороне

• Опыт статистического моделирования, методов машинного обучения и проектирования экспериментов

• Отличные коммуникативные навыки; способность влиять на техническое направление и привлекать как технических, так и нетехнических заинтересованных лиц

Приветствуется:

• Опыт работы с системами RAG (Retrieval-Augmented Generation), векторными базами данных или созданием/развертыванием агентов

• Опыт работы с OCR, пониманием документов или другими задачами извлечения неструктурированных данных

• Знакомство с оркестраторами рабочих процессов, такими как Airflow, Dagster или Prefect

• Опыт работы с облачными платформами машинного обучения (GCP Vertex AI, AWS SageMaker или аналогичными)

• Уверенное использование контейнеризации и Kubernetes для развертывания моделей

• Опыт работы с инструментами BI, такими как Omni или Power BI

• Опыт работы в сфере финтеха, банковского дела или финансовых услуг

• Опыт наставничества или развития команды DS/ML

Что мы предлагаем

Наши люди — наш самый ценный актив. Базовая заработная плата может варьироваться в зависимости от соответствующего опыта, навыков, географического положения и потребностей бизнеса.

Льготы:

• Первоклассная частная медицинская страховка для вас и членов вашей семьи

• Щедрая политика отпусков (PTO)

• Обед на рабочем месте

• Оплачиваемая парковка для сотрудников, работающих в офисе

• Бюджет на обучение и развитие

• Отпуск по уходу за ребенком для отца

• Гибридная рабочая среда (с офисом в Старом городе Белграда)