Стажёр — Data Science для разработки алгоритмов обнаружения фрода@ Авито
О позиции
В команде Antifraud компании Авито открыта вакансия стажёра — Data Science. Ваша задача будет заключаться в разработке и улучшении алгоритмов обнаружения фрода. Вы будете работать с данными и создавать эвристики и ML-модели, а также заниматься классификацией текстов, экспериментируя с различными архитектурами и таргетами.
Чем вы будете заниматься
- Разрабатывать и улучшать алгоритмы обнаружения фрода;
- Создавать и дорабатывать эвристики и ML-модели;
- Работать с задачами классификации текстов;
- Подготавливать, размечать и анализировать данные;
- Оценивать качество моделей и отслеживать их поведение в продакшене;
- Анализировать эффективность решений на данных и бизнес-метриках;
- Участвовать во внедрении ML-решений.
Требования
- Базовые знания в ML / Data Science и знакомство с задачами NLP;
- Умение работать с данными и писать на Python (Pandas, NumPy), знакомство с Jupyter Notebook;
- Владение SQL для извлечения данных;
- Понимание основных ML-методов и их применимости;
- Готовность учиться, работать в команде и принимать обратную связь;
- Чтение технических материалов на английском языке;
- Готовность к работе с большим объёмом устной коммуникации.
Что мы предлагаем
- Гибридный формат работы;
- Возможность обучения и профессионального роста;
- Работа в команде профессионалов;
- Интересные задачи и проекты;
- Доступ к современным инструментам и технологиям;
- Дружелюбная атмосфера и поддержка коллег.
Вакансия стажёра в Data Science предлагает интересные задачи и возможность развития. Однако, отсутствие точной информации о зарплате может снизить привлекательность.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокое понимание Python и библиотек для машинного обучения, таких как scikit-learn и TensorFlow, чтобы эффективно разрабатывать алгоритмы для обнаружения фрода.
Способность работать в гибридном режиме: умение самостоятельно организовывать своё время и выполнять задачи как в офисе, так и удалённо, сохраняя высокую продуктивность.
Критическое мышление и аналитический подход при работе с данными, что позволяет быстро выявлять аномалии и разрабатывать эффективные решения для улучшения моделей.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев