Перший Український Міжнародний Банк, АТ / ПУМБ
Квалификация и опыт.Требуется2+ года машинного обучения/данных научный опыт, желательно в финансовом секторе или финансовых технологиях.Опыт построения моделей борьбы с мошенничеством или систем обнаружения мошенничества.Свободное владение Python, опыт работы с базовыми платформами машинного обучения: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.Знание алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, обнаружения аномалий.Опыт работы с SQL — извлечение данных, агрегирование, объединения, оптимиза
Квалификация и опыт.
Требуется
- 2+ года машинного обучения/данных научный опыт, желательно в финансовом секторе или финансовых технологиях.
- Опыт построения моделей борьбы с мошенничеством или систем обнаружения мошенничества.
- Свободное владение Python, опыт работы с базовыми платформами машинного обучения: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
- Знание алгоритмов классификации, регрессии, кластеризации, обнаружения аномалий.
- Опыт работы с SQL — извлечение данных, агрегирование, объединения, оптимизация запросов.
- Практическое понимание метрик оценки модели: ROC-AUC, Precision/Recall, Gini, KS, F1.
- Опыт построения моделей на основе поведенческих особенностей, данных временных рядов и шаблонов транзакций.
- Навыки работы с API для взаимодействия с производственной средой в режиме реального времени.
- Понимание принципов CI/CD, опыт работы с Git. Опыт запуска и мониторинга моделей в продакшене, обработка больших объемов данных в режиме реального времени.
Желательно
- Опыт построения гибридных моделей на основе правил + ML в полевых условиях антифрод.
- Знание финансовых продуктов (карты, счета, кредиты, платежи) и типичных схем мошенничества.
- Работа с графовыми структурами (графовое обнаружение мошенничества, сетевой анализ).
- TensorFlow, PyTorch — как бонус в задачах глубокого обучения или НЛП.
Функциональные обязанностиРазработка и совершенствование мошеннических транзакций в реальном времени.Подготовка больших массивов транзакционных, поведенческих и дополнительных данных для обучения моделей.Проведение профилирования данных, очистки, преобразования, физической инженерии.Выявление новых схем мошенничества на основе исторических данных и тенденций.Тестирование, валидация и оптимизация моделей с использованием соответствующих метрик качества.Интеграция моделей в производственную среду, сопровождение, контроль стабильности, обновления.Масштабирование антифрод-решений для высоконагруженных систем с большим количеством транзакций.Сотрудничество с командами аналитиков, разработчиков и менеджеров продуктов для определения бизнес-требований и интеграции моделей в бизнес-процессы.Участие в проектах по внедрению инновационных подходов к финансовая безопасность, с возможностью запуска инициатив на уровне всей антифрод-стратегии.Почему ПУМБ?
- Сильная команда по борьбе с мошенничеством, ориентированная на построение intэлектронной системы борьбы с мошенничеством, работающей с современными инструментами и подходами.
- Работа в одном из самых технологичных банков Украины, оказывающая реальное влияние на безопасность миллионов клиентов. Возможность внедрения моделей ML в реальный бизнес-процесс.
- Широкий доступ к данным, высокая автономность в принятии решений, поддержка со стороны руководства.
- Гибридный или удаленный формат работы, конкурентные условия найма.
- Сильная культура взаимодействия, прозрачность, открытость к инновациям и личностному развитию.
- Участие в проектах на стыке Data Science/Antifraud/Digital Banking — направлений, которые активно трансформируются в мире уровень.
