Następna praca

Naukowiec danych w Oschadbank

Opublikowano ponad 30 dni temu

7 wyświetleń

Oschadbank

Oschadbank

0
0 recenzji
Brak doświadczenia
Kyiv
Pełny etat

Przetłumaczone przez Google

MÓJ BANK JEST MOIM WSPARCIEM.Wsparcie milionów Ukraińców, którzy od teraz mówią "MOJE".MOI LUDZIE. MÓJ BIZNES. MOJA WOLNOŚĆ. style="font-style: inherit; Font-weight: 700">DaneNaukowiecKluczowe zadania:Opracowanie i wdrożenie bardzo dokładnych modeli prognostycznych (klasyfikacja, regresja) dla danych finansowych.Optymalizacja i dostrajanie modeli opartych na drzewach (XGBoost, LightGBM) w celu poprawy ich wydajności.Przeprowadzanie głębokiej analizy danych i inżynieria funkcji w celu poprawy jak

MÓJ BANK JEST MOIM WSPARCIEM.

Wsparcie milionów Ukraińców, którzy od teraz mówią "MOJE".

MOI LUDZIE. MÓJ BIZNES. MOJA WOLNOŚĆ.

style="font-style: inherit; Font-weight: 700">DaneNaukowiec

Kluczowe zadania:

  • Opracowanie i wdrożenie bardzo dokładnych modeli prognostycznych (klasyfikacja, regresja) dla danych finansowych.
  • Optymalizacja i dostrajanie modeli opartych na drzewach (XGBoost, LightGBM) w celu poprawy ich wydajności.
  • Przeprowadzanie głębokiej analizy danych i inżynieria funkcji w celu poprawy jakości modeli.
  • Współpraca z inżynierami danych w celu tworzenia efektywnych potoków uczenia maszynowego.
  • Mentoring młodszych członków zespołu i przekazywanie wiedzy na temat najlepszych praktyk modelowania.
  • Opracowywanie i wdrażanie systemów monitorowania wydajności modeli.

To stanowisko wymaga:

  • ponad 5 lat doświadczenia w nauce danych.
  • Udokumentowane doświadczenie w budowaniu i wdrażaniu modeli predykcyjnych na dużych zbiorach danych tabelarycznych.
  • Wykształcenie wyższe w zakresie matematyki, informatyki, fizyki lub inżynierii.

Wymagania techniczne:

  • Dogłębne zrozumienie algorytmów uczenia maszynowego i ich zastosowania do danych tabelarycznych.
  • Ekspertowski poziom pracy z modelami opartymi na drzewach (XGBoost, LightGBM itp.).
  • Doświadczenie w optymalizacji hiperparametrów i technikach sprawdzania poprawności krzyżowej w celu pomiaru zaufania modelu do jego parametrów przewidywania (przedziały ufności, zbiory predykcji).
  • Znajomość metod selekcji cech i inżynierii cech dla danych tabelarycznych i szeregów czasowych.
  • Doświadczenie z niezrównoważonymi zbiorami danych (bez technik próbkowania over/down, innych metod).
  • Ekspercka znajomość Pythona i jego bibliotek ML (scikit-learn, SciPy, statsmodels itp.).
  • Doświadczenie z systemami wersjonowania modeli (MLflow, DVC).
  • Znajomość praktyk testowania i debugowania modeli ML.
  • Doświadczenie z PyTorch do tworzenia sieci neuronowych (preferowane).
  • Podstawowe doświadczenie z usługami AWS dla ML (najlepiej SageMaker).
  • Zrozumienie zasad skalowania rozwiązań ML.

Gwarantujemy:

  • warunki zawodowe i zawodowe rozwój każdego pracownika;
  • oficjalne zatrudnienie z zachowaniem wszystkich gwarancji socjalnych zgodnie z Kodeksem pracy (płatne zwolnienie lekarskie, urlop od 29 dni kalendarzowych w roku);
  • bezpłatne ubezpieczenie zdrowotne dla wszystkich pracowników.

Wyślij swoje CV - dołącz dozespołu OSZCZĘDNOŚCI!

Facebook       https://www.facebook.com/oschadbank/ 

Linkedin         https://www.linkedin.com/company/oschadbank/  

Instagram       https://www.instagram.com/oschadbank_official/

Tiktok             https://www.tiktok.com/@oschad 

Przetłumaczone przez Google

Brak doświadczenia
Kyiv
Pełny etat
Czy chcesz znaleźć odpowiednią pracę?
Nowe oferty pracy w Twoim Telegram
Subskrybuj
używamy cookies
Akceptować