Data Scientist( Kaspi Bank, АО )

Описание вакансии

компания "kaspi bank, ао"

kaspi.kz – это место, где необыкновенные люди собираются вместе, чтобы проявить свои лучшие качества, как в работе, так и в жизни, потому что kaspi – это не просто финансовое учреждение, а большая семья, которая объединила под своим крылом более 10 тысяч человек по всему казахстану. мы всегда ценим людей, которые стремятся к знаниям и великим победам, именно поэтому работа у нас – это шанс реализовать свой потенциал.

работа полностью из офиса в городе алматы, удалённого и гибридного формата нет.

вам предстоит:

• вести задачу от постановки до прода: выбирать таргет, схему валидации и метрики, обучать и выводить модели на табличных и событийных данных (основной стек — градиентные бустинги: catboost / lightgbm / xgboost)
• извлекать признаки из неструктурированных и событийных данных (json, логи, временные ряды)
• проектировать признаки: агрегаты, лаги, rolling-метрики, стековые фичи; отслеживать их влияние на модель и утечки
• проводить исследовательский анализ и проверять гипотезы о поведении объектов как часть цикла разработки модели
• строить воспроизводимые пайплайны обучения и инференса: версионирование данных, экспериментов и артефактов
• отвечать за модель после релиза: мониторинг качества, дрейф данных, переобучение
• развивать внутреннюю инфраструктуру и общие библиотеки для фичей, метрик и моделей

мы ожидаем от вас:

• уверенный python для ml: pandas, numpy, scikit-learn, бустинги (catboost / lightgbm / xgboost) с подбором гиперпараметров и интерпретацией (shap / feature importance)
• сильная прикладная статистика: смещения, конфаундеры, оценка неопределённости
• дизайн валидации: схема проверки строится до модели, утечки ловятся заранее; понимание специфики временных рядов
• sql на уровне сложных запросов
• опыт извлечения и трансформации данных из вложенных структур (json) и проектирования признаков
• linux, git, контейнеры - базовая самостоятельность без платформенной команды
• умение объяснить результат неспециалистам, не выбрасывая оговорки
• хорошее знание excel

будет плюсом:

• управление данными: etl, оркестрация, слои данных
• колоночное хранение: parquet, партиции, clickhouse / starrocks
• трансформация больших данных с spark / polars / duckdb
• mlops: mlflow, ci/cd
• английский на уровне чтения документации и статей

мы предлагаем:

• развитие и карьерный рост;
• возможность стать частью профессиональной дружной команды kaspi;
• обучение, тренинги и курсы за счет компании;
• бесплатный тренажерный зал в офисе;
• электронная библиотека - kaspi books и доступное приложение к нему;
• chill-зона - уютный дворик, workout-площадка, также удобные скамейки и качели, для полной релаксации :)
• отсутствие дресс-кода.

Метки