Вакансии в городе Алматы

Опыт работы 2+ лет в анализе данных, алгоритмической торговле или смежных областях (подтвержденный успешными проектами). Глубокие знания в: Анализе...

Анализировать структурированные и неструктурированные данные для построения и тренировки моделей машинного обучения. Выполнять feature engineering: создавать и оптимизировать признаки для...

5+ лет в банке/МФО с фокусом на кредитный риск или смежные области. Опыт успешного внедрения минимум 2-3...

Разработка, валидация и внедрение ML моделей в прод-процессы: скоринг, антифрод, пропенсити/аплифт, churn, лимитирование, коллекшн-стратегии, с регулярным мониторингом...

Отличное знание SQL (сложные запросы, оптимизация, хранимые процедуры). Опыт работы с 1С (структура данных, выгрузки, интеграция). Опыт разработки ETL...

Разработка и поддержка ETL-процессов для интеграции данных из 1С и других систем. Построение и администрирование DWH (хранилища данных).

Уверенный опыт работы с Python (pandas, scikit-learn и др.). Знание SQL и умение работать с базами данных.

Разрабатывать и запускать MVP-решения на базе AI: от идеи до работающего прототипа. Использовать машинное обучение и NLP для анализа...

Высшее образование (математика, статистика, computer science, экономика). 3+ лет опыта Data Scientist в банке, финтехе или страховании.

Разрабатывать и валидацировать ML-модели для скоринга и antifraud-направления. Готовить и анализировать большие массивы данных (SQL, Python, Spark).

2+ года опыта в построении ML-моделей (финтех, банки, scoring). Отличное знание Python и ML-библиотек: pandas, numpy, sklearn...

Разрабатывать скоринговые ML-модели: PD / LGD / EAD / uplift Approval Rate. Участвовать во всех этапах ML-жизненного цикла: Взаимодействие с бизнес...

Высшее, техническое/математическое/IT/финансы/экономика образование. Обязателен опыт работы в сфере построение прогнозных моделей, скоринговых карт, алгоритмов машинного обучения...

Разработка скоринговых моделей. СПР( Поддержка системы принятия решения). Обновление и валидация текущих моделей. Аналитика риск правил; Подготовка аналитических отчётов в...

О роли. Профессиональные навыки (критично): SQL — уверенное владение, опыт написания сложных запросов и оптимизации. Архитектура DWH и Data Lake, опыт...

Позиция предполагает ключевое участие в развитии процессов Data Governance и Data Quality в корпоративном хранилище данных. Основной фокус — проектирование и...

Высшее техническое образование (Computer Science, Data Science, AI, математика или смежные направления). Опыт работы в области NLP / Voice AI / LLM...

Разработка и обучение моделей для intent classification, text classification, entity extraction, мультиязычного NLU. Fine-tuning и адаптация предобученных LLM (BERT...

Оконченное высшее техническое образование. Опыт работы в сфере Data Engineering, разработки и поддержки ETL-процессов. Глубокие знания SQL.

Участие в доработке и развитии хранилища данных. Интеграция данных из различных источников (БД, API/REST, файловые системы). Оптимизация SQL-запросов...

Высшее техническое, математическое, экономическое образование. Опыт работы в сфере информационных технологий, банковской или финансовой сфере не менее 3-х лет.

Определение проблем в бизнес-процессах. Сбор и предобработка данных. Анализ больших объемов данных и выявление трендов и закономерностей, визуализация с...

Есть опыт разработки и запуска в production на трансформерных (BERT, Sentence-BERT, T5) или традиционных архитектурах (fasttext, word2...

Модерация контента/ отзывов/объявлений. Обогащение контента Магазина. Авто подбор HR. Анализ отзывов. Автоматизация классификации обращений. Виртуальный консультант. Подготовка данных для...

Высшее образование (бакалавр или выше) в области математики, статистики, компьютерных наук, инженерии или смежных дисциплин. Отличное владение Python.

Проведение анализа клиентской базы, построение моделей машинного обучения (ML), включая: Сегментацию клиентов. Выявление аномальностей сделок, доходности, убытков. Создание ML-моделей.

Высшее (экономическое, математическое, техническое, финансовое). Знание методов статистического анализа. Понимание специфики работы с большими данными. Умение генерировать, рассчитывать и проверять...

Подготовка данных и переменных для моделирования, Feature Selection, Feature Engineering. Создание ML-моделей, построение скоринговых карт. Валидация / бэк тестирование / рекалибровка...