16 бер. · UKRSIBBANK BNP Paribas Group · тип компанії не вказано
Завантажте CV — і ми покажемо, що збігається, чого бракує і чи проходить вакансія ваші умови.
Відкрити на robota.uaПРО НАС
UKRSIBBANK BNP Paribas Group — один з найбільших універсальних банків України. Ми об’єднуємо досвід та креативність у своїй команді, створюючи відкрите та інклюзивне середовище для розвитку кожного працівника.
Наші цінності — це відданість, інновації та відкритість, які допомагають нам досягати успіху в сфері банкінгу та робити позитивний вплив на суспільство.
Ми дякуємо нашим захисникам та захисницям, які віддано боронять свободу та незалежність України, та створюємо сприятливе середовище для роботи в банку.
З 2020 року UKRSIBBANK BNP Paribas Group проходить сертифікацію кращого роботодавця в Україні та Європі — Top Employer. Це єдиний банк в Україні, який має міжнародну сертифікацію Top Employers Institute.
Ми шукаємо Middle Data Scientist / AI Engineer, який відповідатиме за розробку, побудову, валідацію та впровадження data science / ML / AI рішень , зокрема у напрямах клієнтської ML аналітики, LLM + RAG, OCR та Voice прикладних AI-рішеннях на базі open source та Azure-сервісів, включно з задачами вибору, оцінювання, адаптації та донавчання моделей та інтеграції між суміжними AI-компонентами.
Роль передбачає роботу у крос-функційному середовищі при взаємодії з командами з бізнесу, IT, Data, Risk та Compliance з фокусом на доведення рішень до production.
Що ви будете робити на посаді :
Аналізувати бізнес-задачі та трансформувати їх у формалізовані data science / machine learning / AI завдання визначеними метриками якості
Виконувати повний цикл розробки моделей: data preparation, feature engineering, model training, validation, tuning, model selection, evaluation, передання у експлуатацію (prod)
Брати участь у lifecycle супроводі моделей, включно з monitoring, retraining / recalibration, change management та аналізом деградації.
Підтримувати explainability / interpretability та представляти результати у формі, придатній для бізнес-користувачів
Брати участь у документуванні логіки моделі, джерел і правил підготовки даних, ключових припущень, обмежень, метрик якості, результатів валідації та вимог до подальшого супроводу, формуючи пакет артефактів (governance, model risk review, audit trail та production support.)
Брати участь у підтримці ML стеку платформі Cloudera CML + H2O-3.
Працювати з прикладними AI-компонентами та сервісами на базі open source і Azure для реалізації задач, пов’язаних з обробкою тексту, документів, чат-ботів, мовлення та інших RAG-інтенсивних сценаріях.
Брати участь у побудові та оцінюванні рішень на базі LLM, RAG, OCR, перекладачів, SST/TTS.
Проводити експерименти з prompt-based, retrieval-based та fine-tuning / adaptation підходами, оцінювати їхню доцільність, якість, ризики та готовність до prod використання.
Ми в пошуку в фахівця, який має:
Практичний досвід роботи з корпоративним аналізом даних, побудовою та оцінкою предиктивних та аналітичних моделей.
Розуміння основних ML-підходів: classification, regression, clustering, anomaly detection, model evaluation.
Базове або практичне розуміння сучасних applied AI підходів, зокрема роботи з мовними моделями, OCR, RAG підходами буде суттєвою перевагою.
Розуміння підходів до вибору моделей, оцінювання якості, компромісів між accuracy / latency / cost, а також доцільності fine-tuning, prompt engineering, RAG або rule-based post-processing для прикладних бізнес-сценаріїв.
Здатність працювати в структурованому середовищі з документацією, версіонуванням, відтворюваністю результатів та командною взаємодією.
Досвід роботи у банку або fintech буде перевагою.
Окрім команди однодумців та цікавої роботи ви отримаєте:
Стабільність:
Розвиток своїх талантів заради кар’єри:
Краще місце для роботи:
Бажаєш дізнатися більше? Додаткова інформація може бути надана на наступних етапах розгляду вакансії.
#veteranfriendly