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

Стек: нейронные сети на последовательных данных (Transformers, RNN, LSTM, GRU и др.), классический ML (скоринги). PyTorch, Keras, Python, pandas, numpy, matplotlib, sklearn, lgbm, xgb, Hadoop, Greenplum.

Обязанности:

  • Проведение R&D по обучению нейросетевых моделей на околосырьих данных в виде последовательностей.
  • Построение нейронных сетей для оценки кредитоспособности физлиц 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.

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 объёмами 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 бенефиты:

  • Фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (до 10% от годового дохода).
  • Оформление по ТК РФ.
  • Компания в реестре аккредитованных ИТ компаний.
  • Удалённый 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 25 000 ₽/год).
  • Дополнительные дни отпуска (всего 31 день в году).
  • Современное оборудование (Windows, Lenovo ThinkPad).
  • Возможности для роста внутри компании.

Процесс собеседований:

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