Сбор и предобработка данных: Извлечение данных из различных источников, очистка от аномалий, заполнение пропусков и подготовка витрин данных для анализа.
Исследовательский анализ (EDA): поиск скрытых закономерностей, трендов и инсайтов в данных, проверка статистических гипотез.
Разработка моделей: создание, обучение и валидация моделей машинного обучения (ML) для прогнозирования бизнес-метрик.
Визуализация и отчетность: разработка интерактивных дашбордов и отчетов для топ-менеджмента и бизнес-заказчиков.
Кросс-функциональное взаимодействие: перевод бизнес-требований на технический язык и презентация результатов анализа нетехническим командам.
Автоматизация отчетности: создание интерактивных дашбордов для топ-менеджмента.
Английский язык - upper-intermediate.
Требования:
Опыт работы: от 5 лет в анализе данных внутри банковского сектора, инвестиционных фондов, финтех-компаний или в консалтинге (Big 4).
Математическая база: глубокие знания теории вероятностей, математической статистики и эконометрики.
Технический стек: hard-навыки программирования и обработки больших данных:
Python / R: Библиотеки машинного обучения (Scikit-learn, XGBoost, LightGBM) и анализа данных (Pandas, NumPy).
SQL: Написание сложных аналитических запросов, работа с оптимизацией и оконными функциями.
Big Data: Опыт работы с экосистемой Hadoop, Spark или облачными базами данных (Snowflake, ClickHouse) будет преимуществом.
Визуализация: опыт работы с BI-инструментами (Tableau, Power BI) для визуализации метрик риска.