Junior Data Scientist в Блок Финансы

Управление моделирования и исследования данных блока Финансы прогнозирует портфель банковских продуктов физических лиц, формирует оптимальные характеристики core-продуктов банка, прогнозирует CLTV клиентов и вероятности досрочного отказа от продукта, выявляет паттерны поведения клиентов, формулирует и проверяет бизнес-гипотезы как для отдельных продуктов, так и для портфеля Банка Мы ищем Junior DS по направлению Кредитные продукты физ лиц. Задача команды – подобрать оптимальные ставки продуктовой линейки. Вы будете формировать сценарии портфеля активов Банка, выявлять паттерны поведения клиентов, строить и выводить модели в пром. Работа в команде даст возможность повысить экспертизу в основных кредитных продуктах Банка (потребительских кредитах, кредитных картах, ипотеке и др.) – кому они доступны, как персонализируются их параметры, их экономика. Основные зоны ответственности: · Разработка и внедрение ML-моделей (формирование датасетов, обучение, оптимизация гиперпараметров и т.д.); · Анализ и формализация бизнес-задач; · Поддержка и усовершенствование разработанных моделей; · Выявление устойчивых паттернов поведения клиентов; · Интерпретация результатов, достоинств и ограничений разработанных моделей; · Автоматизация запуска и мониторинга качества применяемых моделей. Требования · Понимание основных алгоритмов машинного обучения: ансамблевые модели (случайный лес, градиентный бустинг, регрессионные модели и т.д.), их ограничений по применению · Опыт работы с временными рядами (классические модели, ML-модели и нейросети) · Понимание метрик качества ML-моделей · Опыт программирования Python (Pandas, NumPy, scikit-learn и др.); · Опыт работы с базами данных (SQL запросы); · Хорошие аналитические способности Будет плюсом: · Знание и понимание банковских процессов, опыт в финансовой аналитике; · Опыт разработки рекомендательных систем; · Опыт работы с нейросетевыми моделями; · Опыт работы с СУБД Greeplum; · Опыт работы со стеком технологий Hadoop (Spark, Hive, Hue и др.); · Опыт участия в соревнованиях по машинному обучению; Мы предлагаем · Работу над моделями для решения конкретных нетривиальных бизнес-задач · Погружение в предметную область · Дружную команду профессионалов · Комфортабельный офис недалеко от метро с корпоративным фитнесом · Возможность развития и участия в Data Science сообществе Сбербанка (более 600 DS банка)

Технологии: apache hive, data science, numpy, pandas, python, scikit-learn, sql