Data scientist (модели HR)

Москва
3-5 лет

Чем предстоит заниматься

Построение моделей в сфере HR.

Разобраться в бизнес контексте, данных и инфраструктуре.

Анализ текущего решения: Изучить существующее решение и найти его слабое место — как в самом подходе, так и в таргете, признаках при наличии.

Опробовать разные ML подходы: классификация , кластеризация, uplift и ранжирующие модели, нейросети (можно часть из них). Сравнить имеющееся решение и опробованные.

Проверить качество offline метриками (AUC/PR, NDCG для ранжирования, uplift метрики и др.), убедиться, что есть статистически значимый прирост в точности.

Написать статью/отчёт со сравнением методов. Если получится — запускаем лучшее решение в прод в параллель с имеющимся и проводим ABC тест.

Наши пожелания к кандидатам

Выше образование по программе математического, физического или ДС направления.
Уверенный Python, SQL. Базовое понимание PySpark — плюс.
Хорошие знания алгоритмов и применение их в работе. Бустинги, деревья, логистическая и линейная регрессия, кластеризация, uplift и ранжирующие модели (плюс), работа с дисбалансом, калибровка.
Опыт применения в работе теории вероятности\доверительных интервалов\ статистических тестов\бутстрэпа.
Чёткая коммуникация и самостоятельность в отладке кода.

Наличие хотя бы одного из качеств ниже: 1) Опыт разработки моделей в направлении HR. 2) Опыт разработки моделей с применением оптимизации: milp\генетический алгоритм. 3) Deep Learning / NLP: Базовые представления о нейронных сетях (MLP, embeddings), рекомендательных системах и NLP задачах. 4) Опыт разработки моделей временных рядов. 5) Наличие опыта решений каких-либо неклассических задач: симуляционные модели\байесовские методы\эконометрика мб что-то ещё.

Что мы предлагаем

Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны;

Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей ;

Конкурентную заработную плату, соцпакет;

Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).

Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).

Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.

Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).

Квартальный бонус по результатам работы;

ДМС, страхование жизни;

корпоративное обучение;

Как с нами связаться

По всем интересующим вопросам обращайтесь к сотруднику отдела по подбору персонала: Пономарева Анастасия Сергеевна

APONOMAREVA7@ALFABANK.RU

Откликнуться на вакансию

Расскажите нам о себе, и мы обязательно свяжемся с вами

Data scientist (модели HR)

Откликнуться на вакансию

Поделиться вакансией