Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше она не актуальна.

Вы можете перейти на главную страницу, воспользоваться каталогом вакансий или поиском на сайте.
Или напишите нам на почту: support@promopoisk.com

Актуальность вакансии не подтверждена. Перед откликом уточните у работодателя, продолжается ли набор.

ООО ПроКомплаенсData Scientist · Работа в офисе

Data Scientist / Аналитик Data Science в ПроКомплаенс

в Москве и МО Полная занятость

Отклик ведёт на
форму отклика на Promopoisk

О компании

Добрый день!

ООО «ПроКомплаенс» – российский разработчик ИТ-решений в области автоматизации комплаенс-процессов финансовых организаций. Компания имеет резиденство в ИТ-кластере фонда Сколково, аккредитацию Министерства цифрового развития. «ПроКомплаенс» входит в группу компаний "Московская Биржа".

Мы создаем уникальные продукты и сервисы, способствующие развитию российского финансового сектора и увеличению его прозрачности для общества.

Наши программные продукты с элементами искусственного интеллекта, позволяют автоматизировать процессы в сфере противодействия неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком, противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма, противодействия финансированию распространения ОМП. На Московкой бирже система позволяет в онлайн режиме проверять все транзакции, которые проходят на валютных, срочных и фондовых рынках. Среди клиентов компании такие организации как Федеральное агентство по финансовому мониторингу, Банк ВТБ ПАО и многие другие.

Ищем в команду прикладного data scientist’а для решения задач с сфере финансового мониторинга и смежных прикладных задач.

Требования

Опыт работы над прикладными задачами или решениями, внедренными в прод.
Опыт решения задач из области Classification/Forecasting.
Знание алгоритмов, умение писать оптимальный по памяти и времени код.
Хороший математический бэкграунд.
Отличное владение инструментарием DS: библиотеки, модели и структуры данных.
Образование – МГУ, МФТИ, ВШЭ, кафедры и специальности по направлению «машинное обучение» или смежные (не ниже бакалавра).
Знание иностранных языков - Английский, чтение научных статей.

Плюсом будет:

Опыт разработки решений на сложно структурированных данных.
Способность к оперативному глубокому погружению в тематику проекта, умение находить нестандартные решения, ответственность при выработке подходов к решению.
Участие в интересных научно-исследовательских проектах стремление к поступлению в аспирантуру и защите диссертации.
Администрирование систем, работа с linux, docker.

Обязанности

Разработка моделей ранжирования и классификации риск-сигналов.
Решение задач с использованием SOTA LLM / адаптированных (до обученных) LLM на целевых данных, разработка специализированных решений.
Выявление и связывание ключевой информации в коротких текстах с использованием NLP-техник (NER, NEL, NED, NERD, …) и современных нейронных сетей до тематического моделирования транзакционных и новостных потоков.
Формализация, кластеризация и базовая классификация следов финансовой активности до активного обучения моделей, поиска «аномалий», неявных связей и прогноза изменений динамического графа связей субъектов.
Обработка, очистка данных, формирование обучающих выборок.

Skills: Natural Language Processing (в частности NER, NEL, NERD), LLM, Time Series Classification/Forecasting and anomaly detection, Graph algorithms, Topic Model.

Условия

Оформление по ТК РФ (оплата отпуска, больничных листов и т.д.).
График работы Full-time, гибкое начало рабочего дня.
Современный, новый офис в самом центре- в шаговой доступности от м. Киевская (кольцевая).
Возможен частично удаленный формат работы.
Дружный коллектив, интересные задачи, возможность профессионального роста.
Возможность быстрого наращивания компетенций.
Забота о сотрудниках: готовы компенсировать обучение и сертификацию.
Свобода развития: гибкий подход к процессам, интересные проекты, дружелюбная атмосфера и сильная команда.
Уровень оплаты обсуждается индивидуально по итогам интервью.