разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам;
разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля;
разработка моделей для оценки CLTV клиентов;
разработка моделей эластичности по ставкам и другим макрофакторам для различных банковских продуктов для управления структурой баланса Банка, ликвидностью и изменения ценовой политики по продуктам.
Что для нас важно:
высшее образование/выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа;
хорошие знания и опыт практического применения теории вероятности и математической статистики;
хорошие знания основных алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации;
умение работать с большими объемами данных;
обязательны сильные знания Python, опыт разработки моделей на языках Python или R;
опыт работы с базами данных, владение языком запросов SQL;
хорошее знание английского языка.
Преимуществом будет:
опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения;
опыт разработки моделей для оценки CLTV клиента в банках;
опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue);
опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL);