Что нужно делать
- Полный цикл: от анализа данных, до внедрения моделей/правил и мониторинга их работы
- Глубокий exploratory data analysis (EDA) - исследование распределений данных, поиск паттернов, аномалий и слабых сигналов (device fingerprint, ip/geo, device changes, поведение пользователей)
- Инвентаризация источников данных, mapping полей, gap-анализ, оценка качества и полноты данных
- Проектирование и ведение процессов разметки: таксономия фрода, гайды для аннотаторов, выборки, контроль качества
- Прототипирование сигналов и правил, backtest/dry-run анализ их влияния на TP/FP и бизнес-метрики
- Валидация и оффлайн-оценка прототипов моделей и правил (baseline models, explainability), подготовка результатов для продакшн-запуска
- Интеграция моделей и правил в продукт, мониторинг их производительности
- Документирование исследований и автоматизация повторяющихся анализов
Наши ожидания от кандидата
- Опыт 3-5 лет в DS / DA, желательно в антифроде/финтехе
- Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения (pandas/polars, scikit-learn, xgboost, tf/torch)
- Опыт с big data (clickhouse, s3, elasticsearch, kafka)
- Отличный SQL (сложные запросы, window functions, агрегаты) - нужно для работы с postgres, mysql, clickhouse
- Сильное понимание статистики и методов валидации
- Навыки feature engineering и оценки сигналов (importance, stability, drift)
- Понимание домена (fraud/risk)
- Умение чётко документировать исследования и объяснять результаты non-technical стейкхолдерам
- Самостоятельность в постановке и проверке гипотез, умение влиять на продукт
Будет плюсом
- Опыт граф-анализа / network analysis
- Опыт написания качественного production-ready кода
- Опыт в ML engineering или MLOps
- Владение инструментами для мониторинга ML
- Практический опыт работы с антифрод системами
- Опыт интеграций внешних провайдеров (SEON, MaxMind, ThreatMetrix и пр.)
Условия работы
— Формат полностью удалённой работы из любой точки мира;
— Достойный и конкурентоспособный уровень дохода с регулярными выплатами и понятной, прозрачной системой начисления;
— Возможности для карьерного продвижения, обучения и профессионального развития;
— Участие в работе международной команды: сотрудничество со специалистами из разных стран и обмен опытом на глобальном уровне.