Чем предстоит заниматься?
Data Scientist в комнду Экосистемы продуктов Газпромбанка - МВНО (мобильный оператор банка), ГИД - система скидок и предложений, ГазпромPay - платежная система, ГородPay система оплаты городского транспорта и др.
Задачи:
- построение моделей на отклик по банковским продуктам (полный цикл построения и мониторинга моделей)
- привлечение клиентов и прогноз оттока
- работа с данными экосистемы и иными внешними данными и интеграция их в процессы моделирования
- участие в построении триггерных коммуникаций
- проведение АБ тестов, оценка эффектов рекламных кампаний
Мы работаем, в основном, с табличными данными и в большинстве случаев не ограничены в методах моделирования. Моделист регулярно встречается с заказчиком и предлагает варианты для построения наилучшей модели. В работе желательно автоматизировать процессы моделирования, включающие документирование и мониторинг. Также мы ожидаем активного участия в обсуждении и защите модели на валидации.
Что поможет стать членом нашей команды?
- Знание основных методов ML моделирования (линейные, лог, деревья, бустинг, ансамбли и т.д.).
- Знание процесса разработки моделей от постановки задачи до передачи команде внедрения.
- Самостоятельное курирование поставленных задач.
- Знание методик построения рисковых моделей, и кредитного процесса в целом.
- Хорошее знание SQL.
- Стек Python для работы с данными и моделированием.
- Умение представлять результаты в понятном бизнесу и рискам виде (Excel/PowerPoint).
- Умение брать на себя ответственность, инициативность Способность работать в команде.
Мы предлагаем:
• Конкурентную заработную плату: оклад + премии.
• Стимулирующие выплаты: к отпуску, по случаю рождения ребенка, вступления в брак, а также в сложных жизненных ситуациях.
• Хороший соцпакет (ДМС с первого месяца работы, льготы и скидки на фитнес, авиабилеты и др).
• Отпуск 33 дня.
• Дистанционную работу на территории РФ
• Отличный коллектив, высокий уровень компетенции коллег, постоянный обмен опытом.
• Возможность обучения за счет компании, участие во внутренних митапах и внешних конференциях.
