Задачи
•Участие в построении процессов автоматизации сбора данных для моделей
•Сбор и анализ данных из различных источников
•Подготовка массивов (датасетов) для обучения
•Создание и тестирование новых признаков (Feature Engineering) для повышения качества прогнозов
•Разработка, валидация и поддержка предиктивных моделей (склонность к продуктам, отток, кошельки) на активной базе клиентов
•Применение алгоритмов машинного обучения для решения прикладных бизнес-задач
•Тестирование гипотез совместно с бизнес-подразделениями
•Поиск новых паттернов поведения клиентов
•Формирование бизнес-требований (БТ) для построения моделей совместно с заказчиком
•Презентация результатов работы моделей и защита выводов перед руководством
•Трансформация бизнес-модели на основе Data Driven подходов
•Разработка и поддержка аналитической отчетности по метрикам качества моделей
•Визуализация данных и результатов применения алгоритмов машинного обучения
Требования
•Опыт работы от 2-х лет в области анализа данных и машинного обучения
•Уверенное знание Python и SQL
•Опыт работы с библиотеками для анализа данных и ML (Pandas, NumPy, Scikit-learn и др.)
•Знание основ математической статистики и теории вероятностей
•Понимание принципов работы программных пакетов для ML
Будет плюсом:
•Опыт работы с Hadoop
•Опыт работы в B2B
•Опыт работы в банковской сфере
Условия
•График работы: 5/2 (пн-чт с 09:00 до 18:00, пт до 16:45)
•Гибридный формат работы
•Официальное оформление в соответствии с ТК РФ
•Конкурентный уровень дохода
•Доплата к отпуску и больничному листу
•«Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет»
•Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей
•Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях
•Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников
•Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения
•Корпоративная паритетная пенсионная программа
