ML Engineer / Аналитик BigData (ML, LLM)

Локация: удалённая работа из любой точки России; при желании — офис в Москве рядом с метро Технопарк

Компания

Альфа-Деньги — растущая финтех-компания и часть холдинга Альфа-Банка, развивающая финансовый сервис для миллионов клиентов.

Что делать

• Разрабатывать, тестировать и оценивать ML-модели для бизнес- и рисковых задач.
• Формулировать гипотезы и извлекать ценные инсайты при построении моделей.
• Поддерживать и развивать DS-инфраструктуру и feature store.
• Автоматизировать обучение, тестирование, сборку и доставку компонентов платформы, а также внедрять модели в продакшен.
• Разрабатывать LLM-решения для извлечения и структурирования данных, классификации и генерации признаков.
• Собирать и оценивать LLM-пайплайны: промпты, structured output, tool calling, агентные сценарии, тестовые наборы, метрики, регрессии, контроль галлюцинаций и стоимости.

Требования

• Глубокие знания классического ML, теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов и структур данных.
• Уверенное владение Python и SQL, понимание структуры ML-моделей.
• Опыт работы с Docker и Git.
• Практический опыт применения LLM в рабочих задачах, включая API, prompt engineering и structured output.
• Понимание ограничений LLM, включая галлюцинации, интерпретируемость, регуляторные требования, стоимость и надёжность решений.
• Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ; удалённая работа доступна из любой точки России.

Хорошо, если есть

• Опыт в кредитных рисках, скоринге, churn- и uplift-моделировании.
• Опыт эксплуатации LLM-решений в продакшене: latency, стоимость, кеширование, fallback и мониторинг.
• Опыт дообучения и деплоя открытых моделей, включая LoRA, SFT и vLLM.
• Опыт построения evals и LLM-as-a-judge.

Культура и преимущества

• Официальное трудоустройство и расширенная ДМС со стоматологией с первого дня.
• Психологическая поддержка, врач в офисе и массажные кресла для сотрудников в Москве.
• Бесплатное посещение фитнес-клуба A-sport рядом с офисом.
• Профессиональное обучение, профильные конференции, онлайн-библиотека, наставничество и карьерное развитие.
• Кафетерий льгот через шесть месяцев, корпоративные мероприятия и тимбилдинги, подарки и материальная помощь.
• Три дня полностью оплачиваемого day off в год.