2+ роки досвіду в області машинного навчання / data science, бажано у фінансовому секторі або fintech.
Досвід побудови антифрод-моделей або систем виявлення шахрайства.
Впевнене володіння Python, досвід роботи з основними ML-фреймворками:scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost.
Знання алгоритмів класифікації, регресії, кластеризації, anomaly detection.
Досвід роботи з SQL — витяг даних, агрегації, джойни, оптимізація запитів.
Практичне розуміння метрик оцінки моделей: ROC-AUC, Precision/Recall, Gini, KS, F1.
Досвід побудови моделей на основі поведінкових фічей, часо-рядних даних та транзакційних патернів.
Навички роботи з API для взаємодії з продакшн-середовищем у реальному часі.
Розуміння принципів CI/CD, досвід роботи з Git.Досвід запуску та моніторингу моделей у продакшені, обробка великих обсягів даних у реальному часі.
Бажані
Досвід побудови rule-based + ML hybrid моделей у сфері antifraud.
Знання фінансових продуктів (картки, рахунки, кредити, платежі) та типових схем шахрайства.
Робота з графовими структурами (graph-based fraud detection, network analysis).
TensorFlow, PyTorch — як бонус у задачах deep learning або NLP.
Функціональні обов’язки
Розробка та вдосконалення ML-моделей для виявлення шахрайських транзакцій у реальному часі.
Підготовка великих масивів транзакційних, поведінкових та додаткових даних для тренування моделей.
Проведення data profiling, очищення, трансформація, фічеінженерія.
Виявлення нових патернів шахрайства на основі історичних даних і трендів.
Тестування, валідація та оптимізація моделей з використанням релевантних метрик якості.
Інтеграція моделей у продакшн-середовище, супровід, контроль стабільності, оновлення.
Масштабування antifraud-рішень для високонавантажених систем з великою кількістю транзакцій.
Співпраця з командами аналітиків, розробників та продуктових менеджерів для визначення бізнес-вимог та інтеграції моделей у бізнес-процеси.
Участь у проєктах щодо впровадження інноваційних підходів у фінансову безпеку, з можливістю запускати ініціативи на рівні всієї antifraud-стратегії.
Чому саме ПУМБ?
Сильна antifraud-команда з фокусом на побудову інтелектуальних систем протидії шахрайству, яка працює з сучасними інструментами та підходами.
Робота в одному з найбільш технологічно розвинених банків України, з реальним впливом на безпеку мільйонів клієнтів.Можливість впроваджувати ML-моделі в реальний бізнес-процес.
Широкий доступ до даних, висока автономія в прийнятті рішень, підтримка з боку керівництва.
Гібридний або віддалений формат роботи, конкурентні умови найму.
Сильна культура взаємодії, прозорість, відкритість до інновацій і особистісного розвитку.
Участь у проєктах на стику Data Science / Antifraud / Digital Banking — сферах, які активно трансформуються на світовому рівні.