Middle \ Senior Data Scientist в команду моделирования розничного бизнеса

В команду, которая занимается разработкой моделей для розничного бизнеса, ищем коллегу уровня middle и выше, желательно с опытом работы в банке.

Обязанности:

• разработка всего спектра моделей розничного CRM: модели склонности и отклика на линейку продуктов (в том числе Next Best Offer), модели склонности к каналам коммуникации;
• работа с портфелем: задачи сегментации и кластеризации;
• моделирование прогноза транзакционной активности (прогнозирование объемов трат и категорий транзакций;
• моделирование по задачам предотвращения событий оттока и предоттока;
• задачи аплифт-моделирования на внутренних и внешних данных;
• возможность использования широкого технического стека для моделирования с современными подходами и best practice: бустинги, кластеризация, нейросети, эмбеддинги, рекомендательные системы, графовая аналитика, задачи текстовой аналитики, возможность работы с батч и онлайн процессами;
• участие в активном процессе автоматизации пайплайнов моделирования в составе команды разработчиков DS.

Требования:

• высшее образование (математическое / физико-математическое);
• опыт работы в банковском/финансовом/телеком/ритейл секторе от 2-х лет в роли аналитика/DS, понимание бизнес-процессов, опыт в моделировании.
• уверенное владение Python, Spark.
• знание алгоритмов ML: деревьев решений и случайных лесов, регрессии, бустингов, кластеризации и др., понимание принципов работы рекомендательных систем и лежащих в основе алгоритмов, опыт работы с текстовыми данными (NLP: тематическое моделирование, поиск ключевых слов, анализ тональности, задачи суммаризации, шаблонизации и др.).
• умение работать в условиях многозадачности, самостоятельность.
• знание DL приветствуется: опыт обучения и использования нейросетей и предобученных моделей (RNN, LSTM, BERT, GPT).
• развитые навыки soft-skills.
• опыт написания ТЗ, БТ, проектной документации.
• способность поддержки full-stack разработки от сбора требований к задаче до реализации, документации и последующего мониторинга моделей.
• наличие публикаций по ML/DL, опыт выступления на ML-конференциях — как плюс.
• ценится проактивный и творческий подход в решении задач.