Аналитик ML моделей / Data Engineer (middle)
О компании
Банк ВТБ — один из крупнейших банков в России, предоставляющий широкий спектр финансовых услуг. Компания активно развивает IT-решения и внедряет современные технологии для улучшения обслуживания клиентов и оптимизации бизнес-процессов. ВТБ занимает 2-е место в рейтинге лучших работодателей по версии hh.ru за 2025 год.
Ключевые факты:
- 82% соискателей рекомендуют компанию по данным платформы DreamJob 2026 г.
- 2 место среди лучших работодателей в рейтинге hh.ru 2025 г.
- Масштабные IT-проекты и сильная команда профессионалов.
О вакансии
Команда ВТБ, в которой открыта вакансия, занимается разработкой и внедрением моделей машинного обучения для анализа и оптимизации бизнес-процессов. Основное внимание уделяется созданию инфраструктуры для автоматизированного сбора и обработки данных, что позволяет улучшать качество и скорость принятия решений на основе аналитики.
Вам предстоит работать над проектами, требующими реализации оптимизационных механизмов и внедрения современных инструментов, что является критически важным для повышения эффективности работы систем машинного обучения.
Чем предстоит заниматься:
- Разрабатывать и настраивать механизмы для автоматизированного сбора данных.
- Обеспечивать корректность и полноту сбора данных, а также оптимизировать процессы разработки.
- Проектировать и реализовывать способы хранения и внедрения результатов анализа.
- Интерпретировать результаты работы моделей для выявления триггеров для бизнеса.
Что мы предлагаем:
- ДМС со стоматологией.
- Корпоративные программы обучения и развития.
- Льготные условия по банковским продуктам.
- Дополнительные дни отпуска.
- Возможности карьерного роста.
Обязанности
- разрабатывать механизмы для автоматизированного сбора данных
- обеспечивать корректность и полноту сбора данных
- оптимизировать процессы разработки и внедрения
- разрабатывать пайплайны для предобработки данных
- проектировать способы хранения результатов во внутреннем хранилище
- применять современные инструменты для улучшения результатов работы
- интерпретировать результаты работы моделей и проверок качества данных
Требования
- разработка и настройка механизмов для автоматизированного сбора данных для целей контроля моделей машинного обучения;
- обеспечение корректности и полноты сбора данных, а также оптимизация процессов разработки и внедрения с применением оптимизационных механизмов;
- разработка пайплайнов для предобработки данных и преобразование их в форматы, оптимальные для дальнейшего хранения, обработки и использования в аналитических задачах;
- проектирование и реализация способов хранения и внедрения результатов во внутреннее хранилище с целью последующей аналитики;
- применение современных инструментов для улучшения результатов работы, а также сопровождение внедренных решений в промышленную эксплуатацию;
- интерпретация результатов работы моделей и проверок качества данных для выявления эффективных триггеров для бизнеса.
- высшее техническое или финансово-математическое образование;
- продвинутый уровень владения Python, SQL;
- опыт работы с PySpark и оркестраторами AirFlow;
- умение создавать продвинутые аналитические решения на базе имеющихся данных;
- опыт реализации практических задач в технологии Apache Superset;
- опыт самостоятельного ведения задачи от бизнес-требований до представления заказчику;
- опыт работы с результатами инструментов, построенных на базе машинного обучения.
- Apache Airflow
- Data engineer
- Senior data engineer
- Data scientist
- Data science engineer
- Аналитик data scientist
- Lead data scientist
Условия
- формат работы: проектная работа
- ДМС со стоматологией
- корпоративные программы обучения и развития
- льготные условия по банковским продуктам
- дополнительные дни отпуска