#вакансия #DataScientist
Ищем Data Scientist в международную платформу долгового финансирования образовательных проектов RIPE Capital.
RIPE – Fintech платформа для привлечения финансирования в растущие B2B и B2C компании с рекуррентной или transaction-based выручкой с фокусом на EdTech, SaaS, D2C.
Сайт компании - https://ripe.capital/
Офис в Москва Сити
Нашему Data Scientist предстоит создать предиктивную скоринговую модель для компании. Нам нужен человек хорошо разбирающийся в эконометрике, математической статистике.
Обладающий математическим складом ума и умением предлагать новые идеи.
Также нужно базовое знание методов машинного обучения и умение их применять.
Желание автономно строить продукт по автоматизации инвестиционного и кредитного анализа вне банка, в условиях ограниченности статистических данных. Важно хотеть и уметь работать с данными в различных форматах.
Уверенное знание Python, SQL.
Опыт работы по профилю от 2 лет.
Направления работы
Обработка массивов данных их разных источников
Маркетинговая информация (CAC, LTV, NPS)
Бизнес-метрики (из CRM)
Финансовая информация (платежная история, финансовая отчетность)
Анализ благонадежности заемщика (базы СПАРК, БКИ и т.п.)
Анализ документации API, интеграционные проекты
Ввод в действие новых алгоритмов расчета, их мониторинг и поддержка
Мы предлагаем работу над инновационным проектом с высоким потенциалом роста, в команде сильных экспертов в FinTech/EdTech отрасли. У нас нет бюрократии, долгих процессов, корпоративных догм и сложной системы принятия решений, зато есть место для креатива, индивидуальности, новых идей и самореализации. Наш офис находится в Сити, подход к рабочему времени гибкий, можно работать частично удаленно, иногда приходить на встречи с командой.
Заработная плата 180 000- 230 000 гросс, бонусная часть будет зависеть от выполнения задач и бизнес результата компании.
Ждем откликов в телеграмм @ElenaBoguk, WA – 8 916 247 69 21
Ищем Data Scientist в международную платформу долгового финансирования образовательных проектов RIPE Capital.
RIPE – Fintech платформа для привлечения финансирования в растущие B2B и B2C компании с рекуррентной или transaction-based выручкой с фокусом на EdTech, SaaS, D2C.
Сайт компании - https://ripe.capital/
Офис в Москва Сити
Нашему Data Scientist предстоит создать предиктивную скоринговую модель для компании. Нам нужен человек хорошо разбирающийся в эконометрике, математической статистике.
Обладающий математическим складом ума и умением предлагать новые идеи.
Также нужно базовое знание методов машинного обучения и умение их применять.
Желание автономно строить продукт по автоматизации инвестиционного и кредитного анализа вне банка, в условиях ограниченности статистических данных. Важно хотеть и уметь работать с данными в различных форматах.
Уверенное знание Python, SQL.
Опыт работы по профилю от 2 лет.
Направления работы
Обработка массивов данных их разных источников
Маркетинговая информация (CAC, LTV, NPS)
Бизнес-метрики (из CRM)
Финансовая информация (платежная история, финансовая отчетность)
Анализ благонадежности заемщика (базы СПАРК, БКИ и т.п.)
Анализ документации API, интеграционные проекты
Ввод в действие новых алгоритмов расчета, их мониторинг и поддержка
Мы предлагаем работу над инновационным проектом с высоким потенциалом роста, в команде сильных экспертов в FinTech/EdTech отрасли. У нас нет бюрократии, долгих процессов, корпоративных догм и сложной системы принятия решений, зато есть место для креатива, индивидуальности, новых идей и самореализации. Наш офис находится в Сити, подход к рабочему времени гибкий, можно работать частично удаленно, иногда приходить на встречи с командой.
Заработная плата 180 000- 230 000 гросс, бонусная часть будет зависеть от выполнения задач и бизнес результата компании.
Ждем откликов в телеграмм @ElenaBoguk, WA – 8 916 247 69 21
www.ripe.capital
Ripe | Weekly income from music tracks
Invest in music and get paid every time it’s played
#DS #DataScience #datascientist #Москва #удаленно #remote #ML
Открыта позиция ML-инженер/ Data Scientist (Проект по ИИ).
Уверенное владение Python.
Деплой: ML/LLM решения, Docker, Kubernetes, облачные платформы (AWS/GCP/Azure).
Prompt Engineering: few-shot, chain-of-thought, ReAct.
Fine‑tuning / PEFT: LoRA, QLoRA, adapters.
RAG: полный пайплайн (chunking → embedding → retrieval → генерация)
Векторные БД: Qdrant / Pinecone / Milvus / FAISS.
RLHF или синтетические данные: предпочтения / генерация и фильтрация.
Фреймворки: LangChain / LlamaIndex/ Hugging Face.
Оценка LLM: BLEU, ROUGE, MMLU, кастомные эвалы.
Оптимизация инференса: vLLM / TensorRT / ONNX.
Опыт работы с мультимодальными моделями (LLaVA, GPT-4V, Qwen-VL).
Грейд Middle/ Middle+
Полная занятость, удаленный формат работы.
Писать в ТГ @SueBrut
Открыта позиция ML-инженер/ Data Scientist (Проект по ИИ).
Уверенное владение Python.
Деплой: ML/LLM решения, Docker, Kubernetes, облачные платформы (AWS/GCP/Azure).
Prompt Engineering: few-shot, chain-of-thought, ReAct.
Fine‑tuning / PEFT: LoRA, QLoRA, adapters.
RAG: полный пайплайн (chunking → embedding → retrieval → генерация)
Векторные БД: Qdrant / Pinecone / Milvus / FAISS.
RLHF или синтетические данные: предпочтения / генерация и фильтрация.
Фреймворки: LangChain / LlamaIndex/ Hugging Face.
Оценка LLM: BLEU, ROUGE, MMLU, кастомные эвалы.
Оптимизация инференса: vLLM / TensorRT / ONNX.
Опыт работы с мультимодальными моделями (LLaVA, GPT-4V, Qwen-VL).
Грейд Middle/ Middle+
Полная занятость, удаленный формат работы.
Писать в ТГ @SueBrut