Data Scientist
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Описание вакансии
О компании и команде
Bell Integrator – один из ведущих системных интеграторов страны.
Мы аккредитованная ИТ-компания и являемся частью большой семьи ГК Softline.
Bell Integrator активно реализует проекты по всей России, среди наших заказчиков – крупнейшие системообразующие финансовые, телеком и ритейл компании страны.
Проект: Автоматизированная система присвоения клиентам банка классификационного кода по отраслевому признаку.
В рамках нового приоритетного направления будем разрабатывать систему определения принадлежности клиентов к той или иной отрасли. В процессе реализации нам потребуется разработать высоконагруженную систему с трёхуровневой архитектурой (front-middle-back), а также внутренним аналитическим хранилищем, обладающую гибкой системой администрирования и расчётов.
Стандартный̆ проект включает в себя все этапы: от аналитики, проверки гипотез до написания промышленного кода и внедрения в пром.
Инфраструктура:
С данными мы работаем на PySpark на вычислительном Hadoop-кластере, модели учим на ML библиотеках Python, для контроля версий используем BitBucket, а для ведения задач - Jira.
Ожидания от кандидата
- Опыт аналогичной работы от 2х лет
- Наличие реализованных и внедренных решений (наличие репозитория с проектами)
- Умение интерпретировать и обосновывать результаты работы моделей в доступном для бизнеса формате
- Опыт постановки и проведения ad-hoc исследований, оценка их качества
- Понимание основных алгоритмов ML (линейные, ядерные модели, наивный байес, деревья, случайный лес, градиентный бустинг), метрик качества и функций потерь. Умение обосновать выбор модели/метрики/функции потерь для конкретной задачи
- Опыт предобработки сырых данных (заполнение пропусков, обработка выбросов и т.п.)
- Умение отобрать важные признаки и сгенерировать новые из текущего набора.
- Хорошие навыки программирования:
Python (обязательно: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib/plotly/аналог, xgboost + lightgbm/catboost; желательно: shap, hyperopt/optuna/аналог, keras/tensorflow/pytorch).
SQL (сложные запросы, индексы, оконные функции).
Желателен опыт работы с Hadoop: общее понимание архитектуры, Hive (HiveQL), Spark (PySpark/Scala). - Опыт работы с linux терминалом
- Знакомство с методологией Agile и основными фреймворками
- Опыт работы в Git (используем BitBucket), Jira, Confluence приветствуется.
Обязанности:
- Общение с бизнес-аналитиком со стороны заказчика
- Разработка кода для формирования витрин данных
- Отработка гипотез и поиск оптимальной модели
- Построение интерпретируемых моделей
- Внедрение модели в промышленную среду
- Улучшение действующих моделей
Условия работы
- Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах
- Опыт работы в распределенной команде профессионалов
- Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
- Формат работы: Гибрид (Санкт-Петербург, пр.Старо-Петергофский 30к1)