💰 Зарплаты в IT в первой половине 2024: по городам, специализациям, языкам и компаниям → подробнее

Data scientist (Управление скоринга и Биг Дата)

Местоположение и тип занятости

Полный рабочий деньМожно удаленно

Компания

Делаем ставку на технологии

Описание вакансии

О компании и команде

Команда Data Science ищет сильного аналитика на задачи машинного обучения, скоринга и анализа данных от внешних поставщиков. Наша цель - доставлять до продуктива качественные ML модели в короткие сроки.
В рамках работы предстоит много общаться с другими подразделениями (Риск-процессы, Антифрод, Валидация, IT, Финансы, Бизнес), выступать в роли ментора для менее опытных сотрудников, помогая им развиваться, улучшать модели и процессы.

ЧЕМ ВЫ БУДЕТЕ ЗАНИМАТЬСЯ:

  • Исследовать данные, разрабатывать модели и переносить их в production
  • Оценивать полезность и качество новых источников данных
  • Формировать выгрузки из хранилища данных (SQL) и Хадупа (Spark)
  • Разрабатывать и внедрять модели машинного обучения (Python)
  • Развивать внутреннюю методологию ML и обновлять ML-библиотеку на Python
  • Выступать в роли менеджера по задачам: участвовать в обсуждении с заказчиками, координировать процесс реализации проектов

Ожидания от кандидата

ЧТО ВАМ ДЛЯ ЭТОГО НЕОБХОДИМО:

  • Хорошее знание математики, статистики, математического анализа и линейной алгебры
  • Знание основных алгоритмов ML и понимание принципов их работы
  • Навыки в программировании (Python)
  • Опыт построения ML моделей
  • Понимание архитектуры БД, знания SQL
  • Опыт работы с GIT
  • Опыт работы с BI инструментами (н-р, Tableau) как преимущество
  • Опыт работы с экосистемой Hadoop как преимущество
  • Большое желание развиваться в области Data Science

Условия работы

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

  • Фиксированный оклад + система премирования
  • Социальный пакет
  • Офис: м. Белорусская
  • Гибридный формат работы
  • Команда, открытая самым смелым идеям
  • Внутренние программы обучения и развития
  • Высокий уровень ответственности и возможность самостоятельно принимать решения
  • Атмосфера, где легко оставаться собой: минимум формализма, открытые коммуникации и отсутствие дресс-кода