Data Scientist / Deep Learning engineer (нейронные сети / Time Series / NLP) в команде Spice IT.

Стек: нейронные сети на последовательных данных (Transformers, RNN, LSTM, GRU и др.), классический ML (скоринги). PyTorch, Keras, Python, pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, Hadoop, Greenplum.

Обязанности:

  • Проведение R&D по обучению нейросетевых моделей на околосырых данных в виде последовательностей.
  • Построение нейронных сетей для оценки кредитоспособности физических лиц на различных этапах жизненного цикла клиента (предварительное одобрение, рассмотрение заявки, взыскание, банкротство).
  • Полный цикл работы над моделью: от этапа заказа до вывода в продакшн.
  • Взаимодействие с продуктовой вертикалью при формализации бизнес-инициатив и защите результатов в зоне ответственности DS.

Требования:

  • Опыт работы не менее 3-5 лет в роли Data Scientist.
  • Опыт в классическом NLP (BERT) / transformers (фокус только на LLM — не подходит).
  • Опыт работы с последовательностями и временными рядами.
  • Опыт с рекуррентными нейронными сетями (RNN, LSTM, GRU) — будет плюсом.
  • Опыт работы с большими объемами данных (выборки 1+ млн наблюдений × 1000+ фичей).
  • Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Greenplum, Oracle, MSSQL, PostgreSQL).
  • Опыт в финтехе (кредитные бюро, банки, МФО и т.д.) — будет плюсом.

Условия и бонусы:

  • Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (до 10% от годового дохода).
  • Оформление по ТК РФ. Компания входит в реестр аккредитованных IT-компаний.
  • Удаленный формат работы (в пределах РФ). Офис в г. Москва.
  • ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
  • Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
  • Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
  • Современное оборудование (Windows, Lenovo ThinkPad) и возможности для роста внутри компании.

Этапы собеседования:

  1. 25-30 минут с рекрутером (видео).
  2. 60 минут техническое интервью (видео): обсуждение опыта; лайвкодинг: SQL, Python; блок по классическому ML.
  3. 60 минут второе техническое интервью (видео): теория и задачи по нейронным сетям.
  4. Проверка документов 1-2 дня, оффер и обсуждение даты выхода на работу.