Data scientist (модели оптимизации)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Российский универсальный коммерческий банк c государственным участием
Описание вакансии
О компании и команде
- Работа с Hadoop (Impala, Spark) в Jupyter Hub;
- Наиболее часто применяемые методы: деревья решений, бустинги, лог.регрессия, различные методы кластеризации, ALS/SVD, методы NLP, нейросети для анализа транзакционных данных, текстовой аналитики, для создания эмбеддингов;
- Примеры задач: профилирование и сегментирование клиентов, анализ интересов, склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия, аналитика точек продаж, анализ инвестиционного риск-аппетита клиентов, задачи оптимизации, выявление родственных связей, анализ отзывов в сети Интернет и суммаризация текстов обращений, задачи поиска шаблонов в смс, прогнозирование LTV и др.
- Активный knowledge sharing внутри команды и управления, brainstorming;
- Выступаем на конференциях, публикуем статьи, по возможности занимаемся RnD;
- Ведение проектов по Agile/Scrum.
Ожидания от кандидата
- Опыт работы в банковском/финансовом/телеком/ритейл секторе от 2-х лет в роли аналитика/DS, понимание банковских бизнес-процессов, опыт в моделировании;
- Уверенное владение Python, Spark;
- Знание алгоритмов ML: деревьев решений и случайных лесов, регрессии, бустингов, кластеризации и др., понимание принципов работы рекомендательных систем и лежащих в основе алгоритмов, опыт работы с текстовыми данными (NLP: тематическое моделирование, поиск ключевых слов, анализ тональности, задачи суммаризации, шаблонизации и др.);
- Умение работать в условиях многозадачности, самостоятельность;
- Знание DL приветствуется: опыт обучения и использования нейросетей и предобученных моделей (RNN, LSTM, BERT, GPT);
- Развитые навыки soft-skills;
- Опыт написания ТЗ, БТ, проектной документации;
- Способность поддержки full-stack разработки от сбора требований к задаче до реализации, документации и последующего мониторинга моделей;
- Наличие публикаций по ML/DL, опыт выступления на ML-конференциях – как плюс;
- Ценится проактивный и творческий подход в решении задач.
Условия работы
- трудоустройство согласно Законодательству;
- конкурентная заработная плата;
- профессиональное обучение и развитие;
- добровольное медицинское страхование, льготные условия кредитования;
- корпоративная пенсионная программа, материальная помощь;
- спортивная жизнь и корпоративные мероприятия;
- возможность построить карьеру в ведущем банке России.