ML Engineer

Описание роли

На позиции ML Engineer вы станете ключевым специалистом, отвечающим за разработку, внедрение и сопровождение моделей машинного обучения, которые обеспечивают кредитный скоринг, обнаружение мошеннических операций и рекомендации в масштабном FinTech-продукте NaaS Platform. Вы будете работать в многопрофильной команде Data Science и MLOps-инженеров, тесно взаимодействовать с продуктовыми и аналитическими подразделениями для достижения бизнес-целей. Ваша главная задача — повысить точность и стабильность моделей скоринга и анти-фрода, а также вывести на новый уровень возможности NLP/LLM и OCR в клиентской верификации.

Основные задачи:
* Проектирование, обучение и продуктивизация моделей классического машинного обучения для оценки кредитного риска и анти-фрода;
* Разработка и поддержка ETL-процессов для подготовки, очистки и валидации данных из различных источников (ClickHouse, PostgreSQL, Kafka);
* Создание и поддержание backend-сервисов и REST API для интеграции ML-моделей в продуктовую экосистему;
* Настройка и контроль метрик качества моделей (AUC, recall, precision, ROC-AUC, F1-score) и организация регулярных A/B-тестов;
* Автоматизация процессов мониторинга производительности и стабильности моделей с помощью Grafana, Sentry и OpenSearch;
* Участие в код-ревью, планировании спринтов и внедрении best practices командной разработки (Git, документация, CI/CD);
* Сопровождение и оптимизация пайплайнов моделей в Kubernetes и Airflow.

Особенности вакансии

Работа в международной компании, оцененной более чем в $100 млн, лидере финтех-рынка Центральной Азии и пионере BNPL-решений. Среди преимуществ:
* Гибридный формат работы: сочетание офиса в Ташкенте и удаленных дней;
* Конкурентная зарплата от $3500 с прозрачной системой пересмотра;
* ДМС после испытательного срока и расширенный соцпакет;
* Собственные программы обучения: участие в профильных конференциях, онлайн-курсах и уроки английского языка с носителем;
* Возможность возглавить одно из ключевых направлений ML и построить команду специалистов;
* Современный стек технологий: Kubernetes, Airflow, ClickHouse, Grafana, Sentry, OpenSearch.

Рынок и технологии

Финтех-сектор активно развивается: по данным Gartner, к 2026 году более 80% финансовых организаций будут применять ML-модели для принятия кредитных решений. Участие в таких проектах дает опыт работы с большими данными, low-latency системами и строгими требованиями к безопасности. В области OCR и NLP мы внедряем современные LLM и трансформеры для ускорения обработки клиентских запросов и распознавания документов с точностью до 98%.

О компании NaaS Platform

NaaS Platform — инновационная технологическая компания, специализирующаяся на решениях Buy Now, Pay Later и онлайн-кредитовании. Мы обслуживаем сотни тысяч пользователей в Узбекистане, Пакистане, ОАЭ и Великобритании. Наша миссия — сделать финансовые услуги доступными, прозрачными и безопасными благодаря алгоритмам искусственного интеллекта и глубокому анализу данных. Корпоративная культура строится на ценностях открытости, экспериментов и постоянного развития, а команда объединяет экспертов из разных стран.