ML-разработчик FinTech

Описание роли

На позиции ML-разработчика в службу ML Финтеха Яндекса вы будете отвечать за полный цикл разработки и сопровождения моделей машинного обучения для B2C-продуктов. Ваша ключевая задача — работать с большими объёмами банковских и транзакционных данных, осуществлять предварительную очистку и агрегацию сырого входа. Вы будете исследовать и отбирать признаки, разрабатывать алгоритмы скоринга, рекомендательные системы и маркетинговые модели, а также тонко настраивать гиперпараметры для повышения качества прогнозов. Важная часть работы — проектирование MLOps-инфраструктуры: вы будете строить CI/CD-пайплайны, внедрять системы контейнеризации на базе Docker и Kubernetes, настраивать мониторинг и логирование продакшен-моделей с помощью MLflow или аналогичных инструментов. Взаимодействие с командами Data Engineering, DevOps и бизнес-аналитиками позволит вам оперативно формировать метрики эффективности, тестировать новые фичи и обеспечивать стабильность сервиса в рантайме.

Уникальность вакансии

Работа в службе ML Финтеха Яндекса открывает доступ к эксклюзивным банковским данным и пользовательским транзакциям крупнейшей российской IT-компании. Вы сможете внедрять решения, влияющие на кредитный скоринг, персонализированные рекомендации и маркетинговые кампании для миллионов пользователей. Гибридный формат работы сочетает свободу удалённого режима с посещением современного офиса в центре Москвы, оснащённого зонами для нетворкинга и совместных мозговых штурмов. Проекты реализуются в кросс-функциональных командах, где поощряются эксперименты и обмен знаниями. Реализация инициатив по оптимизации моделей, автоматизации развертывания и мониторинга позволит прокачать навыки Data Science и DevOps одновременно.

О компании

Яндекс — ведущая международная IT-компания, специализирующаяся на поисковых, навигационных и финансовых сервисах. Миссия компании — создавать полезные технологии и делать их доступными миллионам людей. Служба ML Финтеха разрабатывает интеллектуальные решения для кредитных продуктов, рекомендаций и маркетинга внутри экосистемы Яндекса. Команда объединяет экспертов в Data Science, инженерии данных и построении высоконагруженных систем. В компании активно поддерживается культура знаний: проводятся внутренние ML-конференции, технические митапы и хакатоны, доступны образовательные платформы и менторские программы. Яндекс ценит инициативу, прозрачность процессов и открытую коммуникацию, что позволяет быстро тестировать гипотезы и внедрять инновации.