Senior Data Scientist( Московская Биржа )

10 Декабря

Партнерские Вакансии

Компания "Московская Биржа"

В 2022 году Московской бирже исполнилось 30 лет. Мы появились вместе с современной Россией и за эти годы с нуля создали рынок инвестиций.

Сегодня миллионы людей и тысячи компаний доверяют нам и пользуются нашей инфраструктурой.

• Ежедневно на наших торговых платформах совершаются миллионы транзакций в минуту – без задержек, без перебоев.
• Мы храним в депозитарии цифровые записи о каждом активе, который торгуется на бирже.
• Мы следим за тем, чтобы все операции соответствовали правилам торгов и требованиям регуляторов.

В #moexteam уже больше 2200 человек: ИТ-специалисты и эксперты по развитию рынков, продуктовые и проектные менеджеры, финансисты и юристы, маклеры и многие другие. Мы разные, но всех нас объединяет общая цель – помочь людям и компаниям управлять деньгами, используя передовые технологии и знания.

В Отделе развития технологий искусственного интеллекта в ИБ открыта вакансия Senior Data Scientist.

Чем предстоит заниматься

• Работа в области Data Science с фокусом на решении прикладных задач NLP (обработка естественного языка), классического машинного обучения, а также задач ранжирования и рекомендаций, CV (компьютерное зрение).
• Работа с большими данными и выводом моделей в продуктовый контур.
• Разработка и внедрение моделей для бизнес подразделений, развертывания моделей в продакшн с использованием Docker, Kubernetes, а также технологий для мониторинга и управления моделями (например, MLflow, ClearML).

Мы ожидаем от вас

• 3+ лет опыта работы в области Data Science с фокусом на решении прикладных задач NLP, классического машинного обучения, а также задач ранжирования и рекомендаций, CV.

• Практический опыт применения SOTA (State-of-the-Art) моделей и подходов как минимум в одном из доменов: NLP, CV, Recsys.

• Опыт работы с большими данными и выводом моделей в продуктовый контур.

• Примеры успешного внедрения моделей для бизнес подразделений. Навыки оптимизации и развертывания моделей в продакшн с использованием Docker, Kubernetes, а также технологий для мониторинга и управления моделями (например, MLflow, ClearML).

• Опыт работы с инфраструктурой: Apache Kafka, SQL, Airflow, S3.