Описание:

• Наша команда занимается решением core-бизнес задач банка с применением DL и нешаблонного ML. На текущий момент в фокусе находится разработка моделей на неструктурированных источниках данных: транзакционные данные, данные бки, данные кассовых чеков, граф социального окружения клиента.
• Также в фокусе команды находится оптимизация рутинной деятельности банка по построению классических ML-моделей. Наша цель – усилить все модели банка за счёт новых подходов и источников данных, а также сократить time2market разрабатываемых моделей. Метрики качества наших моделей напрямую конвертируются в прибыль банка, поэтому у нас глубокая интеграция с бизнесом. Очень подробно про команду и задачи можно узнать из трека DL in Finance.

Задачи:

• Совместно с наставником стажеру предстоит полностью разработать и внедрить AutoML сервис по автоматическому построению бустинговых моделей. В процессе разработки необходимо решать технические проблемы интеграций и улучшать робастность ML к условиям реального мира.
• Разработанный сервис покроет большое число задач и позволит бизнес-заказчику за пару кликов получать продовое решение, минуя рутинный процесс.

Требования:

• Опыт работы с классическим ML и DL (учебные проекты/соревнования).
• технологический стек: python + pytorch, LightGBM/XGBoost/CatBoost, sklearn, pandas, numpy + sql + git.
• Понимание основных принципов и алгоритмов классического ML и DL.
• Умение выбирать метрику под бизнес-задачу.

Условия:

• Куда: Альфа-банк, Лаборатория машинного обучения, Команда монетизации нейронных сетей.
• Формат работы: Удаленно в РФ или Москва, м. Технопарк. Возможна полная удаленка.
• Вилка гросс: 50К, при успешной стажировке переход на Junior: 150-200K + ежеквартальный бонус ~ 15% (от дохода за квартал)