Обязанности:
Работа представляет из себя непрерывный поток аналитики и разработки ML-моделей для бизнес-направления Банка по работе с корпоративными клиентами малого и микро бизнеса, что включает в себя:
• Подключение на регулярные звонки по видеосвязи с бизнес-заказчиками.
• Формирование базового технического задания совместно с заказчиком.
• Проведение первичной аналитики, демонстрация результатов заказчику, корректировка требований.
• Формирование ожиданий у заказчика по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование, внедрение решения.
• Разработка ML-модели/ей для решения бизнес-задачи с нуля, т.е. формирование с помощью SQL-запросов в БД общего датасета и целевого события, разработка

Требования:

Технические навыки:
• Написание кода на Python для разработки ML-моделей и сопутствующей аналитики (в т.ч. опыт работы с библиотеками Pandas, Numpy, skLearn). Очень приветствуется опыт работы с pyspark.
• Опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги и т.п.). Знание методов обработки данных (подготовки датасетов для обучения), метрик оценки качества. Понимание принципов работы классических алгоритмов ML-моделей.
• Опыт аналитической работы с данными, понимание методов математической статистики.
• Знание SQL для создания запросов в БД для формирования целевой переменной и разработки новых витрин с признаками для ML-моделей.

Коммуникативные навыки:
Требуются навыки (наличие опыта) общения с бизнес-заказчиком, т.е. человеком или группой лиц не имеющих компетенций в ML и глубоких компетенций в аналитике, при этом хорошо понимающих потребности процессов в усилении ML-моделями, в т.ч.:
• Согласование требования по аналитике / построения ML-модели.
• Уточнение на основе первичной аналитики требований.
• Донесение результатов аналитики / качества прогнозов разработанной модели.
• Умение создания базовых презентационных материалов (в PowerPoint) для презентации результатов работы.

Условия:

• 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;дной или нескольких ML-моделей для наиболее оптимального решения задачи, при необходимости разработка дополнительных признаков для повышения качества прогноза.
• Подготовка материалов (презентации) для демонстрации результатов работы.

Работа представляет из себя непрерывный поток аналитики и разработки ML-моделей для бизнес-направления Банка по работе с корпоративными клиентами малого и микро бизнеса, что включает в себя: • Подключение на регулярные звонки по видеосвязи с бизнес-заказчиками. • Формирование базового технического задания совместно с заказчиком. • Проведение первичной аналитики, демонстрация результатов заказчику, корректировка требований. • Формирование ожиданий у заказчика по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование, внедрение решения. • Разработка ML-модели/ей для решения бизнес-задачи с нуля, т.е. формирование с помощью SQL-запросов в БД общего датасета и целевого события, разработка Технические навыки: • Написание кода на Python для разработки ML-моделей и сопутствующей аналитики (в т.ч. опыт работы с библиотеками Pandas, Numpy, skLearn). Очень приветствуется опыт работы с pyspark. • Опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги и т.п.). Знание методов обработки данных (подготовки датасетов для обучения), метрик оценки качества. Понимание принципов работы классических алгоритмов ML-моделей. • Опыт аналитической работы с данными, понимание методов математической статистики. • Знание SQL для создания запросов в БД для формирования целевой переменной и разработки новых витрин с признаками для ML-моделей. Коммуникативные навыки: Требуются навыки (наличие опыта) общения с бизнес-заказчиком, т.е. человеком или группой лиц не имеющих компетенций в ML и глубоких компетенций в аналитике, при этом хорошо понимающих потребности процессов в усилении ML-моделями, в т.ч.: • Согласование требования по аналитике / построения ML-модели. • Уточнение на основе первичной аналитики требований. • Донесение результатов аналитики / качества прогнозов разработанной модели. • Умение создания базовых презентационных материалов (в PowerPoint) для презентации результатов работы. Условия: • 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;дной или нескольких ML-моделей для наиболее оптимального решения задачи, при необходимости разработка дополнительных признаков для повышения качества прогноза. • Подготовка материалов (презентации) для демонстрации результатов работы.