Analityk danych średniego szczebla w Pershiy Ukrayinskiy Mizhnarodniy Bank (PUMB)

Kwalifikacje i doświadczenie Wymagane: Wyższe wykształcenie finansowo-ekonomiczne, matematyczne lub informatyczne Co najmniej 2 lata doświadczenia w pracy w obszarze Data Science/Machine Learning w bankowości, finansach lub technologii informacyjnej Co najmniej 2 lata doświadczenia w programowaniu w języku Python ( w tym biblioteki do uczenia maszynowego numpy, pandas, scikit-learn, pytorch, seaborn) Doświadczenie z SQL minimum 2 lata (w tym pisanie zapytań, procedur i optymalizacja zapytań) Doświadczenie z systemami kontroli wersji (github, gitlab) Umiejętności przygotowania różnego typu dane do modelowaniaUmiejętność uczenia klasycznych modeli uczenia maszynowego (klasyfikacja, regresja, grupowanie)Umiejętność interpretacji modeli uczenia maszynowegoUmiejętność prezentacji, w tym wyjaśniania złożonych koncepcji w sposób zrozumiały dla nietechnicznego odbiorcy Pożądane:Umiejętność przygotowywania raportów w celu monitorowania wyników model z wykorzystaniem PowerBI, Tableu, SSRSUmiejętności wdrażania modeli uczenia maszynowegoUmiejętności uczenia modeli uczenia maszynowego w oparciu o sieci neuronoweUmiejętności testowania A/B - Umiejętności BigDataTwoja rola: Wysokiej jakości i terminowe rozwiązywanie zadań biznesowych w kierunku analizy danych z wykorzystaniem uczenia maszynowego metody uzyskania maksymalnego efektu biznesowego Regularna komunikacja z innymi oddziałami banku w celu ustalenia zadań z biznesem w oparciu o analitykę predyktywną dla wzrostu zysku banku Pobieranie i przygotowanie danych do wdrożenia modeli Data Science do rozwiązywania odpowiednich zadań biznesowych Wdrożenie, szkolenia i interpretacja modeli Data Science do rozwiązywania istotnych zadań biznesowych Prezentacja uzyskanych wyników i spostrzeżeń klientom biznesowym Tworzenie niezbędnych raportów, monitorowanie efektywności modeli, wspieranie modeli, generowanie pomysłów na ich dalsze doskonalenie, badanie nowych modeli, metod i narzędzi rozwiązywanie zadań Data Science, pokazów i wykładów w oparciu o wyniki badań dla zespołu. Dlaczego w szczególności FUIB? Możliwość dołączenia do wysoce profesjonalnego zespołu. Pracę w oparciu o strukturę Agile. Możliwość rozwoju zawodowego.