Data Scientist

  • Работа с данными Data Science
  • Москва
  • До 1 года

Обязанности:

  • Работа с взысканием просроченной задолженности:
  • Продумывание дизайна экспериментов и запуск пилотов и АБ-тестов;
  • Погружение в бизнес-процессы взыскания, общение с бизнес-заказчиками, дизайнирование архитектуры решений на основе ML;

  • Создание моделей машинного обучения (Classic ML cls/reg/clust, boosting, Next Best Action, Propensity scoring, Uplift evaluating & modeling, active learning, pd-scoring, etc.);

  • Тестирование внешних источников данных и др. гипотез на uplift;

  • Развитие внутренней инфраструктуры для быстрой проверки гипотез;

  • Формулирование и проверка гипотез по поиску агентского фрода;
    Развитие алгоритмов и моделей по их выявлению и интерпретации;

  • Выделение устойчивых сегментов клиентов;

  • Поддержка и развитие моделей верификации по основным кредитным продуктам;

  • Оптимизация бизнес-процессов банка;

  • Подключение новых источников данных.

Требования:

  • Опыт работы в сфере анализа данных и машинного обучения от 2х лет, наличие DS-проектов;
  • Опыт создания и внедрения архитектур на основе машинного обучения (Classic ML cls/reg/clust, boosting, Next Best Action, Propensity scoring, Uplift evaluating & modeling, active learning, pd-scoring, etc.) с применением различных подходов на всех стадиях пайплайна DS-проекта (в том числе фиксация требований, data cleaning, feature engineering, feature selection, auto-ml, validation, report-generating, сдача решений и внедрение); измеримые результаты внедренных решений по DS-проектам;
  • Опыт проектирования дизайнов экспериментов, проведения АБ-тестов;
  • Знание Python 3 со стеком анализа данных (pandas, numpy, scipy, statsmodels, scikit-learn, xgboost/lightgbm/h2o/catboost/др., matplotlib, plotly, shap, и др.), знание языка SQL;
  • Владение стеком Hadoop (как минимум, sql-синтаксисом Hive/Impala);
  • Развитые soft skills: проактивность, нацеленность на бизнес-результат, желание постоянно совершенствоваться, коммуникабельность, системное мышление, умение решать поставленные задачи в срок, внимание к деталям и способность быстро учиться;
  • Успешный диверсифицированный опыт работы в банковской сфере/телекоме/IT-компании, связанный с построением и внедрением вероятностных моделей (фокус на оптимизацию затрат и максимизацию выручки) - будет приемуществом;
  • Понимание структур данных, сложности вычислений и алгоритмов с использованием контейнеров- будет приемуществом;
  • Опыт обучения reinforcement learning моделей и успешное применение их на практике- будет приемуществом;
  • Опыт создание deep learning архитектур и их внедрения -- будет приемуществом;
  • Культура ведения работ в Jira (по Kanban)/Git/Confluence, описания повторимых решений REPA, культура быстрого прототипирования / fast-fail - будет приемуществом.

Условия:

  • Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования
  • Возможность совмещать удаленную работу и работу в офисе
  • Работа в офисном пространстве нового поколения - фитнес в здании (бесплатный для сотрудников), новый фуд-корт, starbucks, массажные кресла и много другое
  • Корпоративные и внешние программы обучения
  • Карьерный рост: ты будешь понимать, что нужно сделать для перехода на другой уровень
  • Чувство локтя: у нас дружелюбная атмосфера и команда лучших профессионалов, которые готовы делиться с тобой экспертизой
  • Забота о твоем здоровье: программа ДМС, куда входит стоматология и обслуживание в лучших клиниках города, скидки на абонементы в фитнес-клубы, неформальные спортивные сообщества
  • Возможности для разнообразного досуга: скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны и бары, в магазины и салоны красоты
  • Предложения от банка только для сотрудников: ипотека на льготных условиях, льготные условия обслуживания на карты Cash Back и другие предложения

Откликнуться на вакансию

Расскажите нам о себе и мы обязательно свяжемся с вами

Фамилия*
Имя*
Электронная почта*
Телефон*Получить код
Перетащите или  резюме* (.doc,.pdf,.docx,.rtf)

Перед отправкой резюме убедитесь, что во вложенном файле указаны контактные данные (email, телефон) для обратной связи

Или вставьте ссылку на резюме hh.ru или superjob.ru*