QA Data AI

Описание роли

На позиции QA Data AI вы будете участвовать в обеспечении качества данных и надежности ML-решений в одном из ведущих FinTech-проектов России. Основная задача — контроль корректности и достоверности данных на всех этапах pipeline: от источника до вывода модели. Вы будете отвечать за валидацию схем, обнаружение аномалий, дубликатов и несоответствий, а также за проведение тестирования ETL/ELT-процессов и автоматизацию проверок. Взаимодействуя с командами Data Engineering и ML, вы будете строить стратегии тестирования ML-моделей и data-пайплайнов, помогая снизить риск false positive и false negative.
Ваши ключевые обязанности:
* Контроль корректности данных: валидация схем, обнаружение аномалий, дубликатов и outliers;
* Разработка и поддержка стратегий тестирования для data-пайплайнов и ML-моделей;
* Проведение ручного и автоматизированного ETL тестирования (S3, Snowflake, DataLake);
* Создание тестов на стабильность и воспроизводимость предсказаний;
* Тестирование REST API и Kafka-интеграций;
* Участие в CI/CD процессах, настройка автоматической проверки данных и моделей.

Особенности вакансии

* Гибридный формат работы (Москва) позволяет сочетать удалёнку и офисную коммуникацию;
* Стандартные офисные часы с гибкостью по проектам и возможностью частичной удалённой работы;
* Работа с передовыми технологиями: Python (pandas, pytest, great_expectations), SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Docker, GitLab CI;
* Возможность влиять на качество аналитических и AI-продуктов банка с ежедневным миллионами транзакций;
* Участие в развитии CI/CD для data-пайплайнов и внедрении лучших практик Data QA.

О компании

Альфа-Банк — крупнейший частный банк России и лидер FinTech-инноваций. Компания инвестирует в развитие ML и Big Data для улучшения клиентского опыта и автоматизации процессов. Среди достижений — собственная платформа анализа транзакций и скоринга на основе нейросетей. В команде работают более 200 специалистов в сфере Data & AI, ценится экспертиза, командная культура и прозрачность решений.