Qualifikationen und Erfahrung.
Erforderlich
- Höhere Ausbildung in Finanz- und Wirtschaftswissenschaften, Mathematik oder Informationstechnologie.
- Erfahrung von mindestens 2 Jahren im Bereich Data Science/Maschinelles Lernen im Banken-, Finanz- oder Informationstechnologiebereich
- Erfahrung in der Python-Programmierung von mindestens 2- x Jahre (einschließlich Bibliotheken für maschinelles Lernen Numpy, Pandas, Scikit-Learn, Pytorch, Seaborn)
- Erfahrung mit SQL mindestens 2 Jahre (einschließlich Schreiben von Abfragen, Verfahren und Abfrageoptimierung)
- Erfahrung mit Versionskontrollsystemen (Github, Gitlab)
- Fähigkeiten in der Vorbereitung verschiedener Datentypen für die Modellierung
- Fähigkeiten zum Trainieren klassischer Maschinen Lernmodelle (Klassifizierung, Regression, Clustering)
- Fähigkeiten zur Interpretation von Modellen des maschinellen Lernens
- Präsentationsfähigkeiten, einschließlich der Erklärung komplexer Konzepte in einem Format, das für ein technisch nicht versiertes Publikum verständlich ist
Maschinelles Lernen
Fähigkeiten zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen basierend auf neuronalen NetzenA/B-TestfähigkeitenFähigkeiten für die Arbeit mit BigData< p>
Funktionale Aufgaben'Verantwortlichkeiten- Qualitativ 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, um Geschäftsaufgaben auf der Grundlage prädikativer Analysen festzulegen das Wachstum des Gewinns der Bank
- Download und Datenaufbereitung für die Implementierung von Data Science-Modellen zur Lösung relevanter Geschäftsaufgaben
- Implementierung, Schulung und Interpretation von Data Science-Modellen zur Lösung relevanter Geschäftsaufgaben
- Präsentation der gewonnenen Ergebnisse und Erkenntnisse für Geschäftskunden
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- Erstellung der notwendigen Berichte, Überwachung der Leistung von Modellen
- Unterstützung von Modellen, Generierung Ideen für deren weitere Verbesserung
- Erforschung neuer Modelle, Methoden und Werkzeuge zur Lösung von Data-Science-Aufgaben, Demonstrationen und Vorträge basierend auf den Forschungsergebnissen für das Team
Warum PUMB? Arbeitgeber der UkraineFlexibler Arbeitsplan mit der Möglichkeit der FernarbeitProfessionelles und freundliches TeamInteressant und vielfältige Aufgaben und Projekte, die mit modernen Ansätzen und Technologien umgesetzt werden< /li>