Data scientist
От 1 года до 3 лет
Полная занятость
Гибкий график
Описание вакансии
Наш стек:
Аналитика: Python ML stack, Python NLP stack, JupyterLab
Внедрение и разработка: Docker, BitBucket, MLFlow, Dagster, VSCode, Teamcity, Nexus
ETL-процессы: Airflow, Kafka, Hadoop, Spark
БД: PostgreSQL, Oracle, Clickhouse
Чем предстоит заниматься:
- Разработка machine-learning алгоритмов в рамках проверки новых продуктовых гипотез, (максимально широкий набор процессов и областей деятельности, существующих в банке - Risk, CRM, Sales, Operations, Collection, Finance и т.д.; предсказательные модели, сегментирование по клиентам, модели по борьбе с мошенничеством, технологии обработки неструктурированных документов и массивов текстовых данных и т.п.);
- Участие во всех циклах ML-разработки: подготовка необходимых данных (анализ источников, очистка и преобразование), построение моделей, техническое тестирование алгоритмов на работоспособность, функциональное тестирование для проверки выполнения бизнес задачи, документирование, настройка мониторингов и взаимодействие с Devops для продуктивизации разработки.
Что мы ждём:
- Опыт разработки и продуктивизации моделей машинного обучения от 1 года. Приветствуется опыт в сфере розничного кредитования (риски, CRM);
- Способность видеть и понимать, как и что можно улучшить в процессах компании используя данные и модели. Умение погружаться в данные, искать инсайты, понимать ограничения. Ответственный подход к валидации качества построенных моделей, знание методов тестирования статистической значимости полученных результатов;
- Знание методологии и принципов разработки моделей, а также стека применяемых технологий и подходов к сбору, обработке, хранению и управлению данными.
Вакансия опубликована:
24 октября 2024,
Москва
Похожие вакансии
Что говорят сотрудники
Все 4 отзыва по этой специальности
Data Scientist
Москва,
июль 2023
Что нравится
Возможность гибридной работы, слаженный коллектив, взаимодействие с руководством команды
Что можно улучшить
Критерии роста/развития непрозрачны
Data Scientist
Москва,
ноябрь 2022
Что нравится
- Потрясающие задачи, позволяющие не стоять на месте и не скучать. - Удобный и зелёный офис со всеми нуждами.
- Отзывчивый и доброжелательный коллектив.
- Своевренная оплата труда.
Что можно улучшить
1. Изменение отношения руководства к сотрудникам. Знаю, что во многих других отделах банка руководители лояльны к своим сотрудникам и готовы помогать им в случае трудностей в работе, но, увы, не в моем случае. Непонимание в задачах осуждалось, что в других командах воспринималось нормально, и все шли друг другу на встречу. 2. Покрытие обедов. В офисе нет столовой или частичного покрытия питания в торговом центре.
Data Scientist
Москва,
ноябрь 2022
Что нравится
Идут на встречу сотрудникам, приятный коллектив, хороший офис в Москве
Что можно улучшить
Корпоративную почту, портал для оформления документов
Оценки по категориям
Преимущества и льготы компании
Сотрудники чаще всего указывали следующие льготы и преимущества на основании 2 177 отзывов
87%
Своевременная оплата труда
69%
Оплата больничного
53%
Удобное расположение работы
46%
Наличие кухни, места для обеда
45%
Профессиональное обучение
36%
Система наставничества
34%
Гибкий рабочий график
30%
Медицинское страхование
30%
Корпоративные мероприятия
22%
Удаленная работа
13%
Место для парковки
8%
Оплата мобильной связи
7%
Корпоративный транспорт
5%
Оплата транспортных расходов