Мы - отдел исследования данных и искусственного интеллекта в Департаменте Глобальных Рынков. Наша команда решает очень широкий спектр Ds-задач с применением самых передовых Ml/Dl алгоритмов и инструментов. Все задачи внутри команды проходят полный цикл: от сбора и анализа данных до разработки/внедрения моделей в Пром и А/Б тестирования.
Примеры задач, которые мы решаем:
-
Анализ отклонений в поведении клиентов на валютном рынке
-
Запуск кампаний продвижения розничных конверсионных продуктов
-
Сегментация клиентов для оптимизации продуктового предложения и цены
-
Хеджирование риска курсовых разниц по карточным операциям
-
И многие другие
Обязанности
-
Проверять гипотезы от бизнеса
-
Разрабатывать Ml модели по направлениям продвижение и ценообразование
-
Внедрять модели в эксплуатацию
-
Проводить пилотные проекты и оценку эффекта от пилотов
Требования
-
Опыт работы с Ml на табличных данных(от 1 года)
-
Ml/Dl фреймворки: глубокое понимание классического Ml (Sklearn, CatBoost, Xgboost, Knn, etc.), опыт работы с PyTorch и/или Tensorflow
-
Математическое или техническое образование
-
Знание математической статистики, методик проведения Ab тестов
-
Понимание Ml пайплайна от подготовки данных до валидации
-
Хорошие знания Python, Sql
Дополнительный плюс:
-
Опыт работы с Spark, GreenPlum
-
Опыт работы с Ml задачами в маркетинге, ценообразовании
-
Опыт решения задач в областях Rl, TimeSeries
-
Сильные навыки визуализации данных и построения дашбордов
Условия
- Большой набор задач, возможность влиять на процессы на уровне всего банка c реальным финансовым эффектом
- Корпоративное обучение (широкий выбор внутренних и внешних программ обучения Ds). Развитое Ds community
- Дмс
- Фитнес зал в офисе
- Бонусы и скидки от партнеров
Требуется middle data scientist
Аналитик, data scientist, web-разработчик, web-программист, программист python, разработчик, web-developer, программист, developer python, developer, специалист по работе с большими данными, специалист по анализу данных, специалист по большим данным, специалист по обработке больших данных