Machine learning & Big Data

В рамках ML у нас существует несколько команд, в том числе:

Команда классического ML

Занимаемся идентификацией пользователей, кредитным скорингом, поиском фродерского поведения и аналитикой взыскания.

Стек: python, pandas, matplotlib, numpy, sklearn, Linux, Jupyter notebook, git, SQL, airflow, pyspark, dvc, ClearML, MLflow, PyCharm, ClickHouse.

Команда computer vision

Решаем задачи распознавания лиц и документов, идентификации пользователей, определения качества фотографии и выявления спуфинга.

Стек: python, PyTorch, Lightning + Hydra, ClearML, Metabase, Gitlab, DVC, LabelStudio.

Big Data

Разрабатываем и поддерживаем конвейеры обработки данных из различных источников в целевые хранилища. Исследуем и внедряем новые решения для потоковой обработки, расширения ролевой модели и улучшения BI-аналитики.

Стек: Apache Airflow, Apache Spark, Apache Kafka, ClickHouse, Kubernetes, Hive, Impala, Zeppelin, HUE, Scala и Python.

Каждая из команд в своей работе придерживается продуктового подхода: мы находимся в регулярном диалоге с бизнесом, понимаем стратегию, постоянно оцениваем, как и куда движемся. Наша главная задача – приносить бизнесу реальную пользу, и мы с ней успешно справляемся. Наши модели уже работают в проде, мы продолжаем их улучшать и писать новые. Работаем с полным циклом разработки: от идеи до выката в продакшен.

Все команды распределённые, каждый из нас работает в своём часовом поясе. Используем канбан, для синхронизации проводим дейлики и ретроспективы. А ещё участвуем в конференциях, регулярно проводим митапы и обмениваемся опытом во внутреннем ML-сообществе.