Senior ML Engineer

МІЙ БАНК МОЯ ОПОРА.
Опора мільйонів українців, хто відтепер каже «МОЄ».
МОЇ ЛЮДИ. МОЯ СПРАВА. МОЯ СВОБОДА.

ОЩАДБАНК запрошує до команди Senior ML Engineer

Про роль

Шукаємо Senior ML Engineer у команду з 5 людей (Team Lead, Middle DS, Senior ML Engineer, Senior Data Engineer, Senior MLOps). Це hands-on IC роль: ви самостійно дизайните рішення, реалізуєте їх і захищаєте перед Team Lead та директором департаменту.
Команда випускає batch-прогнози для propensity-моделей (схильність клієнта до оформлення кредиту, картки, депозиту, преміум-картки тощо). Зараз щомісячний цикл, ціль перехід на щотижневий. У production працюють ансамблі з custom PyTorch моделей для табличних даних та tree-based моделей (XGBoost, LightGBM, Random Forest). Наступний етап LLM-задачі: автоматизація credit memo та внутрішній QA-бот по документації.
Інфраструктура гібридна: дані готуються on-prem (Oracle DB ClickHouse, feature store на Feast), обчислення у хмарі. Оркестрація через Airflow, CI/CD GitLab CI. Валідація моделей (model risk management) окрема команда, але ви маєте готувати моделі та документацію до їх стандартів.

Ключові задачі:

Моделювання (50% часу)
Розробка та оптимізація propensity-моделей: архітектура PyTorch-моделей для табличних даних (embeddings, custom losses, ensembling strategies), тюнінг tree-based моделей, побудова та калібрування ансамблів
Гіперпараметричний пошук (Optuna), відтворювані експерименти (MLflow, DVC)
Підготовка моделей до LLM-задач: fine-tuning, RAG-пайплайни, prompt engineering для credit memo та internal QA
Feature engineering та дані (20% часу)
Проектування та оптимізація feature pipelines: Oracle DB ClickHouse Feast модель
Робота з великими табличними датасетами: feature selection, temporal feature engineering, обробка категоріальних ознак високої кардинальності
Співпраця з Data Engineer над якістю та доступністю даних
Production readiness (20% часу)
Докеризація моделей, підготовка inference-пайплайнів для batch-прогнозів
Оптимізація throughput для переходу з місячного на тижневий цикл (profiling, оптимізація I/O, паралелізація)
Інтеграція з Airflow DAGs для scheduling тренувань та inference
Підготовка артефактів для model validation команди: метрики, backtesting, документація стабільності
Процеси та комунікація (10% часу)
Захист технічних рішень перед Team Lead та директором департаменту
Code review, технічна документація
Пояснення результатів моделей бізнес- та ризик-стейкхолдерам (feature importance, SHAP)

Обов'язкові навички:

ML / DL практичний рівень
4+ роки досвіду в ML, з них 2+ роки з моделями в production
PyTorch: custom архітектури для табличних даних (embeddings для категоріальних фічей, numerical encodings, custom loss functions)
XGBoost / LightGBM / CatBoost: досвід тюнінгу та production-використання
Ensemble methods: stacking, blending, calibration стратегії
Feature engineering для high-dimensional табличних даних, робота з temporal features
Hyperparameter optimization (Optuna)
Explainability: SHAP, feature importance для комунікації з бізнесом та model validation
LLM / NLP базовий+ рівень
Практичний досвід з LLM: fine-tuning або RAG-пайплайни
Розуміння архітектур (Transformer, attention), prompt engineering
Досвід з фреймворками: LangChain / LlamaIndex / vLLM або аналоги
Дані та інфраструктура
SQL на рівні складних аналітичних запитів (Oracle, PostgreSQL або аналоги)
Досвід з колонковими СУБД (ClickHouse або аналоги)
Розуміння feature store концепції (Feast плюс)
Docker: створення та оптимізація образів для ML-сервісів
Software Engineering
Python 3.10+ (strong): типізація, модульна архітектура, чистий код
Git, code review, тести (pytest)
Досвід роботи з Airflow або аналогічним оркестратором
Experiment tracking та model versioning (MLflow, DVC, W&B)

Буде плюсом:
Досвід у банківській сфері або фінансових сервісах (propensity, credit scoring, churn)
ONNX / TorchScript для оптимізації inference
Distributed training (PyTorch DDP)
Досвід з drift detection та automated retraining pipelines
Робота з PII: анонімізація, маскування даних

Ми гарантуємо:
умови для професійного та кар'єрного зростання кожного співробітника;
офіційне працевлаштування із дотриманням всіх соціальних гарантій згідно КЗпП (оплачувані лікарняні, відпустку від 29 календарних днів на рік);
безкоштовне медичне страхування для всіх працівників.
Надсилайте Ваше резюме станьте частиною команди ОЩАДУ!