Департамент анализа данных и моделирования создан в 2019 году для стратегического развития функции анализа данных в ВТБ. В команду, которая специализируется на разработке перспективных алгоритмов машинного обучения ищем Middle DS. Проект разработки системы налично-денежного обращения - высоконагруженная AutoML-система с модулем оптимизации.Основные задачи проекта: предсказание спроса на снятие и внесение наличных в офисах и банкоматах банка, оптимизация времени и суммы доставляемых и инкассируемых средств. Обязанности: разрабатывать модели машинного обучения; разработка моделей машинного обучения и AutoML – систем; разработка и развитие оптимизационной части системы; поддержка и развитие кодовой базы проекта; задачи по работе с текстом, табличными данными, видеоаналитикой, графами связанности. Требования: высшее математическое или техническое образование; основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики; основы машинного обучения и методов анализа данных; уверенное владение стандартным стеком python-библиотек (sklearn, pandas, numpy, scipy, matplotlib, LightGBM и т.д.); знакомство с PyTorch; опыт работы в проектах по машинному обучению; основы SQL; хорошие коммуникационные навыки для эффективного взаимодействия в команде.
Похожие вакансии