ML-инженер

Находимся в поисках аналитика на банковский проект, связанный с разработкой поведенческих кампаний для запуска кампаний CRM и управления лояльностью

Основной стек проекта:

• Python для ML (Pandas, Numpy, Sklearn, xgboost/lightgbm/catboost Scipy)
• Mlflow; Airflow
• База данных: Oracle/MS SQL

Вместе с нами тебе предстоит:

• Разработка и поддержка поведенческих моделей (персонализация категорий кэшбэка, отклик на продукты, отток, NBO, оптимальный канал взаимодействия и т.д.) для повышения эффективности процессов CRM
• Поиск новых фичей и развитие существующей витрины для моделирования
• Взаимодействие с бизнес подразделениями по вопросам разработки моделей
• Подготовка документации и формирование отчетности по результатам моделирования
• Внедрение моделей в прод и контроль качества их работы
• Взаимодействие с командой хранилища данных по вопросам качества данных и развития хранилища

Какие знания и навыки для нас важны:

• Высшее образование: техническое/математическое/ИТ/экономическое
• Опыт работы от 2 лет на позиции Data analytic, Data Scientist
• Знание алгоритмов машинного обучения и опыт практического построения предиктивных моделей. Понимание особенностей алгоритмов и границ их применимости
• Опыт применения библиотек Python для ML и обработки данных (Pandas, Numpy, Sklearn, xgboost/lightgbm/catboost, Scipy)
• Хорошее знание SQL
• Опыт работы с большими данными и написания оптимальных SQL запросов от 1,5 лет
• Продвинутые навыки работы в Excel
• Умение структурировать и презентовать результаты исследования на понятном для бизнеса языке
• Высокий уровень ответственности и внимательности к деталям
• Уверенный навык сбора требований, общения с заказчиком; высокий уровень коммуникативных навыков
• Понимание бизнес-процессов: знание того, как проект вписывается в общую стратегию и цели организации, понимание ценности продукта для клиентов и бизнеса
• Анализ данных: умение обрабатывать и анализировать информацию для выявления ключевых показателей эффективности проекта

Преимуществом будет:

• Программирование: понимание основных принципов разработки программного обеспечения. Это включает в себя знание языков программирования, понимание архитектуры приложений и умение писать код
• Базы данных: знание принципов работы баз данных, навыки проектирования и оптимизации запросов