Аналитик данных (Data scientist)

ООО ЛК «Сименс Финанс» (финансовое подразделение международного концерна «Сименс», с региональной сетью включающей 24 офиса в крупнейших российских городах) приглашает на работу Аналитика данных.

Обязанности:

• Построение предиктивных моделей клиентского поведения.
• Анализ эффективности взаимодействия с клиентами на основе финансовых KPI. Расчет потенциала и стоимость потери. CLV стратегия.
• Выработка универсальных лимитов финансирования
• Перевод системы отчетов с исторического подхода на предиктивно-прогнозный
• Портфельная аналитика
• Разработка новой системы отчетов на основе постоянно обновляемых массивов данных.

Требования:

• Опыт работы с SQL: сложные SQL запросы, оконные функции, CTE, рекурсивные запросы, оптимизация запросов.
• Опыт работы с Python и библиотеками pandas, numpy, scipy, scikit-learn, pytorch, tensorflow и пр.
• Навыки feature engineering, генерации новых значимых признаков.
• Понимание принципов работы ML моделей и опыт их применения (регрессия, классификация, кластеризация, деревья решений, бустинг, нейронные сети, модели анализа временных рядов и т. д.).
• Знание методологии CRISP-DM.
• Опыт работы с BI инструментами (Tableau, Power BI и др.).
• Знать и понимать: линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности.

Условия:

• Работа в составе сильной и профессиональной команды в финансовом подразделении международного концерна «Сименс».
• Заработная плата: по результатам собеседования.
• Дополнительные преимущества работы в составе нашей команды:
• Офис компании располагается в центре города (район стадиона «Динамо»). Каждое рабочее место оснащено современным оборудованием, для мобильной работы каждый сотрудник обеспечивается ноутбуком.
• Компенсация обедов (до 6000 ежемесячно).
• Помимо социального пакета, предусмотренного законодательством, в компании внедрена система бенефитов, которая работает по принципу «кафетерия». Каждый сотрудник получает возможность выбора дополнительных льгот и компенсаций (льготное кредитование, компенсация за приобретение деловой одежды, покупки спортинвентаря, абонемента на посещение фитнес клуба, приобретение профессиональной литературы и др.).
• Профессиональный и карьерный рост.