з/п не указана
Москва
От 1 года до 3 лет
КЛЮЧЕВЫЕ ЗАДАЧИ:
- Разработка ML — математических моделей предсказывающих сумму потенциального убытка по страхованию ДМС
- Полный цикл построения математических моделей от подготовки данных до расчёта финансового результата и подготовки технического задания на внедрение
-
Сбор и подготовка данных, первичный анализ
- Обсуждение потенциальных фичей с экспертами предметной области, анализ фичей и фича-инжиниринг
- Построение различных типов моделей их сравнение, подбор гиперпараметров
- Презентация результатов заказчику
- Подготовка к внедрению
- Типовые задачи: построение моделей прогнозирования убытка (Частота/Тяжесть), моделей противодействия мошенничеству, моделей динамического ценообразования, моделей пролонгации
- Основные используемые типы моделей: GLM, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), логистические регрессии, любые другие типы моделей которые покажут свою эффективность на ретро данных
ЧТО МЫ ЖДЁМ:
- Законченное высшее образование (МГУ, МФТИ, МГТУ, МИФИ)
- Знание методов машинного обучения
- Опыт обработки больших объемов данных
- Знания SQL, Python (уровень не ниже middle, senior), и библиотек для ML (CatBoost, Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, SciPy)
- Опыт работы от 2 лет в data science
- Опыт работы в финансовом секторе (страховые компании, банки) будет дополнительным преимуществом для соискателей
- Уверенные знания высшей математики, теории вероятностей и базовые знания статистики
- Знания и навыки практического применения методов статистического анализа данных
У НАС ЕСТЬ:
- Стабильная работа в крупной компании
- Бесплатные корпоративные секции (йога, бег, бассейн)
- Заработная плата оклад + квартальная премия (обсуждается по телефону).
- Гибридный график работы 2/3 (офис + удаленный формат) для желающих ездить в офис
- Полностью удалённый формат работы 5/2 с 9:00 до 18:00, пятница короткая до 16:45
- Собственная бесплатная парковка рядом с офисом по ул. Островная 4
- Корпоративный транспорт от ст. м. «Октябрьское поле» и «Кунцевская»
- Офис расположен: г. Москва, ул. Островная д.4 (рядом с офисом собственная, большая, бесплатная парковка)
