Middle data scientist (команда CRM и модели оптимизации)

В команду разработки бизнес моделей CRM моделирования розничного бизнеса ищем разработчика моделей уровня middle.

Примеры решаемых задач:

• профилирование и сегментирование клиентов;
• задачи поиска и привлечения ВИП клиентов;
• анализ интересов, склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, к каналам коммуникации;
• системы рекомендаций продуктов и услуг;
• прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия;
• анализ инвестиционного риск-аппетита;
• анализ отзывов в сети Интернет и суммаризация текстов обращений, 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;

Обязанности:

• разработка моделей прогнозирования склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, к каналам коммуникации (next best action, best channel, best time to call);
• разработка систем рекомендаций продуктов и услуг, прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия;
• ведение проектов по Agile/Scrum в Cфера (аналог Jira и Confluence), Gitlab+BitBucket+MLFlow.

• опыт работы в моделировании от 2-х лет в роли 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;
• будет плюсом опыт работы с текстовыми данными (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);
• приветствуется опыт выступления на конференциях, публикации статей;
• ценится проактивный и творческий подход в решении задач.