Data Scientist / Аналитик Data Science
Добрый день! ООО «ПроКомплаенс» – российский разработчик ИТ-решений в области автоматизации комплаенс-процессов финансовых организаций. Компания имеет резиденство в ИТ-кластере фонда Сколково, аккредитацию Министерства цифрового развития. «ПроКомплаенс» входит в группу компаний "Московская Биржа". Мы создаем уникальные продукты и сервисы, способствующие развитию российского финансового сектора и увеличению его прозрачности для общества. Наши программные продукты с элементами искусственного интеллекта, позволяют автоматизировать процессы в сфере противодействия неправомерному использованию инсайдерской информации и манипулированию рынком, противодействия отмыванию доходов и финансированию терроризма, противодействия финансированию распространения ОМП. На Московкой бирже система позволяет в онлайн режиме проверять все транзакции, которые проходят на валютных, срочных и фондовых рынках. Среди клиентов компании такие организации как Федеральное агентство по финансовому мониторингу, Банк ВТБ ПАО и многие другие. Ищем в команду прикладного data scientist’а для решения задач с сфере финансового мониторинга и смежных прикладных задач. Задачи, которые предстоит выполнять:  Разработка моделей ранжирования и классификации риск-сигналов. Выявление и связывание ключевой информации в коротких текстах с использованием NLP-техник (NER, NEL, NED, NERD, …) и современных нейронных сетей до тематического моделирования транзакционных и новостных потоков. Формализация, кластеризация и базовая классификация следов финансовой активности до активного обучения моделей, поиска «аномалий», неявных связей и прогноза изменений динамического графа связей субъектов. Обработка, очистка данных, формирование обучающих выборок.  Skills: Natural Language Processing (в частности NER, NEL, NERD), Topic Model, Time Series Classification/Forecasting and anomaly detection, Graph algorithms Пожелания к вашему опыту:  Опыт работы над прикладными задачами или решениями, внедренными в прод. Опыт решения задач из области Classification/Forecasting. Знание алгоритмов, умение писать оптимальный по памяти и времени код. Хороший математический бэкграунд. Опыт построения случайных лесов, построение признакового пространства на сложной структуре данных. Отличное владение инструментарием DS, библиотеки, модели и структур данных.  Будет преимуществом:  Образование – МГУ, МФТИ, ВШЭ, кафедры и специальности по направлению «машинное обучение» или смежные (не ниже бакалавра). Способность к оперативному глубокому погружению в тематику проекта, умение находить нестандартные решения, ответственность при выработке подходов к решению. Знание иностранных языков - Английский, чтение научных статей. Участие в интересных научно-исследовательских проектах стремление к поступлению в аспирантуру и защите диссертации. Администрирование систем, работа с linux, docker.  Мы предлагаем:  Оформление по ТК РФ (оплата отпуска, больничных листов и т.д.). График работы Full-time, гибкое начало рабочего дня. Современный, новый офис в самом центре- в шаговой доступности от м. Киевская (кольцевая). Возможен частично удаленный формат работы. Дружный коллектив, интересные задачи, возможность профессионального роста. Возможность быстрого наращивания компетенций. Забота о сотрудниках: готовы компенсировать обучение и сертификацию. Свобода развития: гибкий подход к процессам, интересные проекты, дружелюбная атмосфера и сильная команда. Уровень оплаты обсуждается индивидуально по итогам интервью. 
anomaly detection data science docker forecasting graph algorithms linux natural language processing time series topic model