Datenwissenschaftler in Oschadbank

MEINE BANK IST MEINE UNTERSTÜTZUNG.

Die Unterstützung von Millionen Ukrainern, die von nun an sagen "MY".

MEINE LEUTE. MEIN GESCHÄFT. MEINE FREIHEIT.

Hauptaufgaben:

• Entwicklung und Implementierung hochpräziser Prognosemodelle (Klassifizierung, Regression) für Finanzdaten.
• Optimierung und Abstimmung baumbasierter Modelle (XGBoost, LightGBM) zur Verbesserung ihrer Effizienz.
• Durchführung tiefgreifender Datenanalysen und Feature-Engineering zur Verbesserung der Qualität von Modellen.
• Zusammenarbeit mit Dateningenieuren zur Erstellung effektiver Pipelines für maschinelles Lernen.
• Betreuung junger Teammitglieder und Vermittlung von Wissen über Best Practices für die Modellierung.
• Entwicklung und Implementierung von Modellleistungsüberwachungssystemen.

Diese Position erfordert:

• 5+ Jahre Erfahrung in Data Science.
• Nachgewiesene Erfahrung beim Erstellen und Implementieren von Vorhersagemodellen für große Mengen tabellarischer Daten.
• Höhere Ausbildung in Mathematik, Informatik, Physik oder Ingenieurwesen.

Technische Anforderungen:

• Tiefes Verständnis der Algorithmen des maschinellen Lernens und ihrer Anwendung auf tabellarische Daten.
• Expertenniveau in der Arbeit mit baumbasierten Modellen (XGBoost, LightGBM usw.).
• Erfahrung in Hyperparameter-Optimierung und Kreuzvalidierungstechniken, Messung der Zuverlässigkeit des Modells in seinen Vorhersagen (Konfidenzintervalle, Vorhersagesätze).
• Kenntnisse über Feature-Auswahl und Feature-Engineering-Methoden für tabellarische Daten und Zeitreihen.
• Erfahrung mit unausgeglichenen Datensätzen (ohne Over/Down-Sampling-Techniken, andere Methoden).
• Expertenwissen über Python und seine ML-Bibliotheken (scikit-learn, SciPy, statsmodels etc.).
• Erfahrung mit Modellversionierungssystemen (MLflow, DVC).
• Kenntnisse über ML-Modelltest- und Debugging-Praktiken.
• Erfahrung mit PyTorch zum Erstellen neuronaler Netze (bevorzugt).
• Grundlegende Erfahrung mit AWS-Diensten für ML (vorzugsweise SageMaker) Karrierewachstum aller Mitarbeiter;
• offizielle Anstellung unter Einhaltung aller sozialen Garantien gemäß dem Arbeitsgesetzbuch (bezahlter Krankenurlaub, Urlaub ab 29 Kalendertagen pro Jahr);
• kostenlose Krankenversicherung für alle Mitarbeiter.

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