Вакансия Data Scientist / Deep Learning engineer в Spice IT.

Стэк:

  • 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
  • SQL, Oracle, MSSQL, PostgreSQL
  • NLP (BERT), Time Series, LLM

Обязанности:

  • RnD по обучению нейросетевых моделей на околосырых последовательных данных
  • Построение нейросетей для оценки кредитоспособности физических лиц на различных этапах жизненного цикла клиента
  • 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 3–5 лет в роли Data Scientist
  • Опыт классического NLP (BERT) / transformers (опыт только с LLM недостаточен)
  • Опыт работы с последовательностями и временными рядами
  • Опыт с рекуррентными сетями (RNN, LSTM, GRU) — будет плюсом
  • Опыт работы с большими данными (выборки 1+ млн наблюдений × 1000+ фичей)
  • Отличное знание SQL и опыт с корпоративными хранилищами данных (Greenplum, Oracle, MSSQL, PostgreSQL)
  • Опыт в финтехе (кредитные бюро, банки, МФО) — будет плюсом

Условия:

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

Процесс собеседования:

  1. 25–30 минут — общение с рекрутером (видео)
  2. 60 минут — техническое интервью (видео): опыт, live-coding (SQL, Python), блок по классическому ML
  3. 60 минут — второе техническое интервью (видео): теория и задачи по нейронкам
  4. Проверка документов 1–2 дня, оффер, обсуждение даты выхода