Обязанности:
Чем предстоит заниматься: Разрабатывать и поддерживать модели коллекшена: classic ML cls/reg/clust, Next Best Action, Propensity scoring, Uplift evaluating & learning, Active Learning, pd-scoring; Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей; Генерировать и применять в моделях новые фичи на основе слабоструктурированных данных из Hadoop; Анализировать эффективность новых источников данных и применять их в моделях. Что ожидаем от кандидата: Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения Опыт в разработке моделей машинного обучения от 2 лет Опыт работы c пакетами для анализа данных на Python3 (numpy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, etc) Опыт работы с git Желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели и как можно применять для анализа компаний Условия: Дух лидерства, амбиций, авантюризма - то, что мы называем Альфа-ДНК Работа в крупнейшем частном банке с высоким уровнем экспертизы и классной командой Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования Для желающих работать из офиса - комфортные рабочие места. Для остальных - возможность гибридного формата работы Сервера с Tesla и 1500гб оперативы Понятный и общеизвестный модельный и технологический стек Коллектив единомышленников (все DS-подразделения Альфы собраны в единый департамент, порог для обмена опытом минимален) Заинтересованность со стороны заказчиков, гарантирующая, что все модели строятся для промышленного применения и будут выведены в ПРОД с ощутимым влиянием на бизнес-процесс ДМС, корпоративное обучение, коворкинг в Сочи и другие предложения от банка только для сотрудниковПохожие вакансии
Team Lead Data science (модели кредитного риска)
Договорная
Москва. Станции метро: Технопарк
Альфа-Банк