Вам предстоит участвовать в развитии система форд-мониторинга Сбербанка, которая обеспечивает защиту клиентов банка во всех каналах обслуживания от мобильных приложений и покупок в интернет до визитов клиентов в офисы.

Эта система признана одной из лучших в мире:

• 17th Annual 2021 Cyber Security Global Excellence Awards winners.

Fraud Prevention GOLD WINNER - SberBank Anti-Fraud System (https://globeeawards.com/cyber-security-global-excellence-awards/winners/)

• Fraud Prevention Editor’s Choice – SberBank (https://cyberdefenseawards.com/global-infosec-awards-for-2021-winners/)

Наша команда принимает активное участие в развитии этой системы и сосредоточена на разработке и внедрении AI-моделей по выявлению мошенничества.

Вам предоставляется уникальная возможность поработать с действительно большими объемами данных, широким перечнем передовых технологий и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране.

Обязанности

• Руководство по нескольким направлениям, участие в формировании стратегии развития AI-инициатив, разработка целей и road map их достижений
• Обсуждение задач и методов их решения совместно с фрод-аналитиками и бизнес-заказчиками, формулирование гипотез и их проверка;
• Взаимодействие с командами инженеров и участие в интеграции решений в промышленную эксплуатацию;
• Разработка и развитие моделей и алгоритмов противодействия мошенничеству: скоринг транзакций для выявления фрода/«отмывания» средств, оценка риска сущностей (клиенты, устройства и пр.), анализ и выявление связей, транзакционных аномалий и пр.
• Мониторинг и регулярный контроль качества работающих в пром. моделей;
• Анализ доступных источников данных и информации в них, оценка качества для решения задач;
• Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями

Требования

• Успешные внедрения ML решений в бизнес-процессы и доведение их до прома, практический опыт их последующего мониторинга и развития
• Опыт руководством гурппы DS/DE от 3х человек
• Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow и др.), а также ML-пайплайнов (DVC и др.)
• Хорошие знания Python 3
• Большой практический опыт работа с Pandas, SQL, Spark/PySpark, Hive и др. инструментами для анализа малых и больших данных;
• Большой практический опыт использования ML библиотек и алгоритмов на Python (xgboost/lightgbm/catboost, sklearn, …), понимание особенностей и границ применимости;
• Знание одного из фреймворков DeepLearning (Keras/Tensorflow/PyTorch)
• Знание мат. статистики и теории вероятностей, линейной алгебры, математического анализа;
• Хорошее понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи
• Опыт работы с Git
• Опыт работы с Linux
• Знание английского языка (чтение документации, статей, просмотр видео)

Будет плюсом:

• Опты работа в сфере противодействия мошенничеству/AML
• Знание Scala
• Опыт работы с AutoML-инстурментами

Условия

• Молодая и активная команда, состоящая преимущественно из DS и DE.
• Наличие мощного кластера и сред разработки, включая GPU
• Возможность поработать с действительно большими объемами данных и сделать значимый вклад в борьбу с мошенничеством в стране