Data Scientist
до 100 000 ₽
От 1 года до 3 лет
Полная занятость
Полный день
Описание вакансии
В команду аналитиков требуется кандидат, умеющий быстро и точно анализировать большие объемы данных.
Вам предстоит заниматься:
- Подготовкой данных и обучением моделей ML скоринга клиентов по КАСКО
- Визуализацией данных, созданием презентаций и отчетности
- Участвовать во внедрении модели тарификации в prod
Требования:
- Знание Python (pandas, numpy, sklearn, seaborn, matploltlib, plotly)
- Знание SQL (умение создавать таблицы и выводить данные)
- Высшее образование (математическое/информационные технологии)
- Знание ML (классические алгоритмы классификации и регрессии, работа с гиперпараметрами)
Условия:
- Стабильный оклад
- Официальное оформление по ТК РФ с первого дня
- График работы: 5/2, с 10:00 до 18:30. Суббота, воскресенье-выходные
- Отдых летом на море и зимой на горнолыжных курортах при финансовой поддержке от группы компаний
- Компенсация расходов на абонемент в спортзал, на детский отдых и изучение английского языка
- Социальные программы по самым выгодным условиям от группы компаний: кредит, автокредит, страхование и другие банковские и страховые продукты
- Финансовая поддержка от группы компаний в разных жизненных ситуациях
- Участие в корпоративных забегах, турнирах по шахматам, футбольных и волейбольных матчах
- Свободное общение с Руководством группы компаний: предлагайте любые идеи и реализовывайте интересные проекты
- Путешествия по России, знакомства с новыми людьми, конкурсы и корпоративы – живите яркой корпоративной жизнью!
Ключевые навыки
Вакансия опубликована:
вчера,
Санкт-Петербург
Похожие вакансии
Data Scientist (модельные риски и валидация)
Банк ВТБ (ПАО)
Middle Data Analyst
Lesta Games
Оценки по категориям
Преимущества и льготы компании
Сотрудники чаще всего указывали следующие льготы и преимущества на основании 73 отзывов
95%
Своевременная оплата труда
78%
Корпоративные мероприятия
77%
Удобное расположение работы
77%
Медицинское страхование
68%
Оплата больничного
64%
Наличие кухни, места для обеда
52%
Система наставничества
48%
Профессиональное обучение
36%
Удаленная работа
36%
Гибкий рабочий график
29%
Место для парковки
16%
Корпоративный транспорт
8%
Оплата мобильной связи
7%
Оплата транспортных расходов