Data Scientist (классический ML, Антифрод)

Мы делаем антифрод-систему для видеорекламы. Сейчас проект на старте, и нам нужен человек, который поможет построить ML-направление с нуля и будет готов развиваться вместе с продуктом.

Задачи:

• Анализ потоковых данных HTTP-запросов и браузерных параметров (до 5 млрд строк в месяц)

• Формирование признаков, выявление закономерностей и аномалий

• Разработка и внедрение ML-моделей (классические алгоритмы) для оценки легитимности рекламных показов

• Построение и автоматизация ML-пайплайнов (обучение, деплой, мониторинг)

• Постоянное улучшение моделей и внедрение новых эвристик

Требования:

• Опыт в Data Science / ML от 3 лет

• Глубокие знания классических ML-алгоритмов: деревья решений, бустинг (XGBoost, LightGBM, CatBoost), регрессия, кластеризация, ансамбли, вероятностные модели

• Уверенное владение Python и библиотеками: pandas, numpy, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, statsmodels, imbalanced-learn, matplotlib, seaborn, optuna, mlflow

• Опыт работы с ClickHouse, SQL, S3, Apache Airflow

• Навыки построения и поддержки ML в production (деплой, мониторинг качества)

• Высшее образование (математика, прикладная математика, информатика)

• Умение работать автономно, без микроменеджмента

❗️Будет плюсом, если:

• Есть опыт в проектах антифрода / антибота / риск-скоринга

• Есть опыт работы с потоками данных (Kafka, pub/sub)

• Есть понимание MLOps-подходов и CICD для ML

• Знакомы с ClickHouse на уровне продвинутой аналитики

Мы предлагаем:

• Участие в создании антифрод-системы с нуля

• Возможность влиять на архитектуру и подходы

• Полностью удалённая работа

• Отсутствие бюрократии, звонков и микроменеджмента

• Долгосрочная перспектива, не проектная работа

• Рост до ведущего специалиста или руководителя направления

• Работа в компактной команде с высоким уровнем ответственности (Small Giant)