Мы решаем задачи, связанные с анализом данных и построением ML решений под бизнес задачи подразделения. Основное направление – построение классических ML моделей и рекомендательных систем для формирования потенциала по продуктам торгового финансирования. Обязанности погружение в бизнес специфику данных для построения моделей машинного обучения обучение и fine-tuning классических моделей машинного обучения (в основном классификация, возможны задачи на кластеризацию и NLP) написание отчетов и документации об обучении для валидации ML моделей поиск инсайтов в данных, подтверждение гипотез бизнес-подразделения на основе данных (data mining) построение новых признаков для оптимизации существующих и обучения новых моделей машинного обучения (Feature engineering). Требования обучение ML моделей классического обучения, работа с библиотеками Машинного обучения (sklearn, catboost, lightgbm, xgboost, optuna) опыт работы с git, знание основных принципов уверенное знание SQL, умение строить сложные запросы (на уровне оконных функций) знание принципов ООП опыт разработки на Python (pandas, matplotlib, seaborn) уверенное знание библиотеки Pandas для обработки и анализа данных, умение проводить эффективные манипуляции с данными умение учиться, не бояться нового (как в плане технологий, так и в плане глубокого погружения в продукт или сферу). Будет плюсом опыт работы с Hadoop, spark (pyspark), scala понимание специфики продуктов банка. Условия дружелюбная команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы обучение за счёт компании формат работы - только офис прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата — размер обсудим на собеседовании красивый и комфортный офис по адресу: м. Ленинский проспект социальный пакет + ДМС корпоративная программа лояльности (льготное кредитование, скидки в компаниях-партнерах).
Похожие вакансии