ML Engineer Data Scientist Hybrid

ML Engineer/ Data Scientist PaynetEasy (SAAS, Fintech) ЗП: от 350 000 рос. рублей. Условия: полная занятость, ТК РФ, Москва, офис\ гибрид. О проекте и роли: Мы ищем специалиста, который соединит в себе навыки создания прикладных AI-решений и глубокого аналитического исследования данных. Ваша основная задача — повышать эффективность и качество наших ключевых бизнес-процессов через автоматизацию и data-driven оптимизацию. Работа предстоит с двумя основными направлениями: разработка и внедрение AI-агентов, аналитика и оптимизация работы платёжного шлюза. Задачи: - Проектирование, разработка и интеграция чат-ботов и диалоговых систем (ИИ-агентов) для автоматизации обработки запросов клиентов. - Обучение моделей на исторических данных для решения прикладных задач (классификация интентов, извлечение сущностей, генерация ответов). - Интеграция агентов с существующими CRM, тикет-системами и базами знаний. - Анализ и оптимизация платёжного шлюза: глубокий анализ данных о транзакциях для выявления паттернов, аномалий и точек роста. - Проверка гипотез, направленных на увеличение успешной проходимости (approval rate) платежей через A/B-тесты и статистический анализ. - Исследование причин отказов (фрод, технические сбои, политики банков) и разработка рекомендаций по настройке правил и логики шлюза. - Построение дашбордов и прогнозных моделей (например, для оценки риска отказа транзакции). - Работа с данными: сбор, очистка и подготовка данных из различных источников (логи платежей, базы данных, взаимодействия с клиентами); регулярное формирование аналитических отчётов и визуализаций для команды продукта и бизнеса. Требования: - От 2 лет на позиции Data Scientist, ML Engineer, Data Analyst или AI-разработчика в коммерческих проектах. - Обязательно наличие в портфолио реализованных проектов по созданию чат-ботов/ диалоговых систем ИЛИ по аналитике/ оптимизации в сфере e-commerce, платежей или финтеха. - Программирование и Data Science-стек: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib/Seaborn/Plotly). - Опыт работы с SQL для сложных аналитических запросов. - Практический опыт построения и внедрения моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация). - Опыт работы с фреймворками для создания ИИ агентов, диалоговых систем и чат-ботов (например, Rasa, DeepPavlov, LangChain, LlamaIndex). - Понимание архитектуры и принципов работы NLP-моделей (трансформеры, эмбеддинги, интент-классификация, NER). - Знакомство с LLM (большими языковыми моделями) и prompt engineering (опыт работы с OpenAI API, YandexGPT, GigaChat или opensource-аналогами). - Умение проводить глубокий разведочный анализ данных (EDA), формулировать и проверять статистические гипотезы. - Опыт проведения A/B-тестов и оценки их результатов. - Навык выявления аномалий и поиска инсайтов в больших массивах данных. - Понимание ключевых метрик в e-commerce/fintech (конверсия, approval rate, chargeback rate и др.). Будет плюсом: - Опыт работы в финтех-компании, банке или в проектах, связанных с платежными системами, обработкой транзакций, борьбой с мошенничеством. - Знание основ сетевых протоколов и особенностей работы платежных шлюзов. - Опыт работы с Apache Spark, Airflow, MLflow. - Знание контейнеризации (Docker) и основ работы в Linux. - Опыт представления результатов аналитики нетехнической аудитории. Мы предлагаем: - Полная занятость. - Возможность гибкого графика - Оформление по ТК РФ в аккредитованную IT-компанию. Контакты ТГ: @Dmitry_IT_Recruiter