Московский Кредитный Банк

Data Scientist

Не указана
  • Москва
  • Полная занятость
  • Полный день
  • От 1 года до 3 лет
  • Python
  • SQL
  • Анализ данных
  • Математическое моделирование
  • Data Analysis
  • pandas

Чем предстоит заниматься?

  • Разработка предиктивных моделей, подготовка и внедрение моделей в prod
  • Участие во всех циклах ML разработки
  • Разработка витрин данных для моделирования;
  • Разработка моделей склонности клиентов к продуктам, сервисам, каналам коммуникации;
  • Разработка моделей приоритизации предложений на клиента (NBO,NBA) выбора канала коммуникации;
  • Работа с портфелем клиентов (задачи кластеризации, сегментации) ;
  • Моделирование прогноза транзакционной активности( объем трат, категории транзакций) ;
  • Моделирование событий оттока, предооттока по продуктам, по клиенту ;
  • Задачи uplift моделирования;
  • Прогнозирование LTV;
  • Проверка гипотез,a/b тестирование совместно с аналитиками, campaign командой.

Что мы предлагаем:

  • Стабильная заработная плата и годовое премирование;
  • Офис в шаговой доступности от м. Цветной бульвар
  • Удобный график работы 5/2 с 9.00 до 18.00;
  • Гибридный формат работы;
  • Оплачиваемый отпуск, ДМС (включая стоматологию), страхование при выезде за рубеж;
  • Бесплатную круглосуточную поддержку юриста, психолога, врача телемедицины и финансового консультанта;
  • Корпоративные мероприятия для сотрудников и их детей;
  • Специальные акции от компаний-партнеров;
  • Программы признания особых достижений сотрудников;
  • Участие в спортивных командах МКБ по мини-футболу, хоккею, кибер спорту и др.;
  • Участие в благотворительных и социально значимых активностях.

Какие навыки потребуются?

  • Релевантный опыт работы от 3 лет;
  • Опыт реализации проектов в области AI / ML, разработка продуктов на основе AI;
  • Понимание жизненного цикла AI-решения;
  • Уверенное владение SQL, Python (Pandas, Scikit-learn, NumPy, Matplotlib, Xgboost, CatBoost, Gensim, NLTK)
  • Отличные знания статистики, алгоритмов ML (decision tree, random forest, gradient boosting, регрессии, кластеризации, временные ряды).
  • Опыт работы с неструктурированными данными (NLP,тематическое моделирование, поиск ключевых слов)