Mittlere Datenwissenschaft in PUMB (First Ukrainian International Bank)

14. August 2024

Middle Data Science

Remote

Qualifikationen und Erfahrung.

Notwendig

• Höhere Ausbildung in den Bereichen Finanzen und Wirtschaft, Mathematik oder Informationstechnologie.
• Berufserfahrung von mindestens 2 Jahren im Bereich Data Science/Machine Learning im Banken-, Finanz- oder Informationstechnologiebereich
• Python-Programmiererfahrung von mindestens 2 Jahren (einschließlich Bibliotheken). für maschinelles Lernen (Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Pytorch, Seaborn)
• Erfahrung mit SQL mindestens 2 Jahre (einschließlich Schreiben von Abfragen, Prozeduren und Abfrageoptimierung)
• Erfahrung mit Versionskontrolle Systeme (github, gitlab)
• Fähigkeiten in der Vorbereitung verschiedener Datentypen für die Modellierung
• Fähigkeiten im Erlernen klassischer Modelle des maschinellen Lernens (Klassifizierung, Regression, Clustering)
• Fähigkeiten in der Interpretation von Modellen des maschinellen Lernens
• Präsentationsfähigkeiten, einschließlich der Erklärung komplexer Konzepte in einem Format, das für ein technisch nicht versiertes Publikum verständlich ist

Bevorzugt < /p>

• Fähigkeiten zur Erstellung von Berichten zur Überwachung der Ergebnisse des Modells mit PowerBI, Tableu, SSRS
• Fähigkeiten zur Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen
• Fähigkeiten zum Trainieren von Maschinen Lernmodelle auf Basis neuronaler Netze
• A/B-Testing-Fähigkeiten
• BigData-Fähigkeiten

Funktionale Verantwortlichkeiten

• Hochwertige und zeitnahe Lösung von Geschäftsaufgaben in Richtung Datenanalyse mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens, um den maximalen Geschäftseffekt zu erzielen
• Regelmäßige Kommunikation mit anderen Abteilungen der Bank zur Festlegung geschäftsbasierter Aufgaben prädikativer Analysen für das Wachstum des Bankgewinns
• Herunterladen und Aufbereiten von Daten für die Implementierung von Data-Science-Modellen zur Lösung relevanter Geschäftsaufgaben
• Implementierung, Schulung und Interpretation von Data-Science-Modellen zur Lösung relevanter Geschäftsaufgaben
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• Präsentation der erzielten Ergebnisse und Erkenntnisse für Geschäftskunden
• Erstellung notwendiger Berichte, Überwachung der Modellleistung
• Unterstützung von Modellen, Generierung von Ideen für deren weitere Verbesserung
• Erforschung neuer Modelle, Methoden und Werkzeuge zur Lösung von Data Science-Aufgaben, Demonstrationen und Vorträge basierend auf Forschungsergebnissen für das Team

• Einer der besten Arbeitgeber in der Ukraine
• Flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit der Fernarbeit
< li>Professionelles und freundliches Team
• Interessante und abwechslungsreiche Aufgaben und Projekte, die unter Einsatz moderner Ansätze und Technologien umgesetzt werden
• Anständige Vergütung, komplett „weißes Gehalt“
< li> Kontinuierliche Weiterentwicklung der Kompetenzen und die Möglichkeit zur beruflichen Weiterentwicklung
• Krankenversicherung