МІЙ БАНК — МОЯ ОПОРА.
ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior ML Engineer
Ключові завдання:
- розробка, тренування та валідація ML/DL моделей для ключових банківських юзкейсів;
- побудова та оптимізація feature engineering пайплайнів для великих табличних даних та неструктурованих документів;
- налаштування гіперпараметричного пошуку (Optuna / Ray Tune), reproducible експериментів;
- підготовка моделей до production: оптимізація inference, форматування (ONNX/torchscript), інтеграція з MLOps;
- участь у проектуванні та реалізації пайплайнів моніторингу, drift detection, retraining;
- співпраця з Data Engineers (data pipelines, feature store) та DevOps (CI/CD, інфраструктура);
- менторинг ML- та DS-команди, участь у code review, написання технічної документації.
Технічні вимоги:
- Machine Learning & Deep Learning:
- 5+ років досвіду в ML/DL, з них 2+ роки в production;
- PyTorch: побудова моделей, custom layers/losses, базовий distributed training;
- практичний досвід з XGBoost / CatBoost / LightGBM у продакшені;
- feature engineering та feature selection для high-dimensional табличних даних;
- hyperparameter optimization (Optuna, Ray Tune);
- базовий досвід у model monitoring, drift detection, retraining.
2. MLOps & Infrastructure (на рівні впевненої співпраці):
- розуміння Docker/Kubernetes для контейнеризації та оркестрації ML-сервісів;
- досвід роботи з CI/CD для ML (GitLab CI / GitHub Actions / Jenkins);
- знання інструментів model versioning та experiment tracking (MLflow, DVC, W&B);
- бажано: досвід з feature store (Feast / аналоги), model serving (TorchServe, Triton, ONNX Runtime);
- cloud або on-prem ML стек (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI чи внутрішні рішення).
3. Software Engineering:
- Python 3.10+ (strong level): типізація, модульна архітектура, чистий код;
- REST API (FastAPI), Pydantic, базовий асинхронний стек (asyncio / aiohttp);
- робота з SQL (PostgreSQL, Oracle) та NoSQL/columnar (MongoDB, ClickHouse);
- Git, code review, unit/integration тести (pytest / unittest).
4. Production & Performance:
- розуміння оптимізації моделей: quantization, pruning, distillation (як плюс);
- Trade-offs batch vs real-time inference, latency / throughput / cost;
- базовий досвід з distributed training (PyTorch DDP / Horovod);
- моніторинг та логування (Prometheus, Grafana, ELK або аналоги).
Банківська специфіка
- Regulatory & Compliance:
- практичний досвід explainability (SHAP, LIME, feature importance);
- участь у процесах model validation / model risk management (backtesting, stability).
2. Banking Use Cases (досвід хоча б з 2–3):
- Credit scoring / credit risk;
- Fraud detection (онлайн/near real-time);
- AML / KYC;
- Churn prediction, next-best-offer / next-best-action;
- Collections / стратегії стягнення;
- Credit Memo.
3. Data Security:
- робота з PII, анонімізація/маскування;
- розуміння secure deployment, шифрування, доступи (OAuth2, JWT, RBAC — як плюс).
Soft Skills & Leadership
- досвід роботи у cross-functional командах (DS, DevOps, Risk, Business);
- менторинг junior/middle ML/DS спеціалістів;
- уміння пояснювати результати моделей нетехнічним стейкхолдерам;
- активна участь у code review, стандартизації підходів до моделювання;
- досвід роботи за Agile/Scrum.
Ми гарантуємо:
- умови для професійного та кар’єрного зростання кожного співробітника;
- офіційне працевлаштування із дотриманням всіх соціальних гарантій згідно КЗпП (оплачувані лікарняні, відпустку від 29 календарних днів на рік);
- безкоштовне медичне страхування для всіх працівників.
Надсилайте Ваше резюме — станьте частиною команди ОЩАДУ!
