Data scientist (команда CRM и модели оптимизации)

Показать контакты

Описание вакансии

Обязанности:

профилирование и сегментирование клиентов;
прогнозирование склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, к каналам коммуникации (next best action, best channel, best time to call);
системы рекомендаций продуктов и услуг, прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия;
прогнозирование LTV и др;
наиболее часто применяемые методы: деревья решений, бустинги, лог.регрессия, различные методы кластеризации, ALS/SVD, методы NLP, нейросети для анализа транзакционных данных, текстовой аналитики, для создания эмбеддингов;
примеры задач: профилирование и сегментирование клиентов, анализ интересов, склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия, аналитика точек продаж, анализ инвестиционного риск-аппетита клиентов, задачи оптимизации, выявление родственных связей, анализ отзывов в сети Интернет и суммаризация текстов обращений, задачи поиска шаблонов в смс;
выступаем на конференциях, публикуем статьи, по возможности занимаемся RnD;
ведение проектов по Agile/Scrum в Cфера (аналог Jira и Confluence), Gitlab+BitBucket+MLFlow.

Требования:

опыт работы в моделировании от 1 - 2-х лет в роли аналитика/DS, понимание банковских бизнес-процессов;
уверенное владение Python, Spark;
знание алгоритмов ML: деревьев решений и случайных лесов, регрессии, бустингов, кластеризации, временных рядов и др., понимание принципов работы рекомендательных систем и лежащих в основе алгоритмов, опыт работы с текстовыми данными приветствуется (NLP: тематическое моделирование, поиск ключевых слов, анализ тональности, задачи суммаризации, шаблонизации и др.);
знание DL приветствуется: опыт обучения и использования нейросетей и предобученных моделей (RNN, LSTM, BERT, GPT);
опыт написания ТЗ, БТ, проектной документации;
наличие публикаций по ML/DL, опыт выступления на ML-конференциях – как плюс;
ценится проактивный и творческий подход в решении задач.