Starszy analityk danych w Pershiy Ukrayinskiy Mizhnarodniy Bank, AT / PUMB

Kwalifikacje i doświadczenie Wymagane: Wyższe wykształcenie finansowo-ekonomiczne, matematyczne lub informatyczne Doświadczenie zawodowe minimum 3 lata w obszarze Data Science/Machine Learning w bankowości, finansach lub obszarze technologii informatycznych Doświadczenie w programowaniu w Pythonie co najmniej 3 lata (w tym .library dla ML numpy, pandas, scikit-learn, pytorch, seaborn) Doświadczenie w pracy z SQL od co najmniej 3 lat (w tym pisanie zapytań, procedur i optymalizacja zapytań) Doświadczenie w pracy z systemami kontroli wersji ( github, gitlab) Umiejętności uczenia się klasycznych modeli uczenia maszynowego (klasyfikacja, regresja, klastrowanie) i sieci neuronowych Doświadczenie w prowadzeniu kompleksowych projektów związanych z analityką danych (w tym przedstawienie problemu, definicja metryk, gromadzenie i przygotowanie danych, EDA, modelowanie, model interpretacja, prezentacja uzyskanych wyników klientowi, wdrożenie modelu, monitorowanie wydajności) Umiejętności wyboru najodpowiedniejszych modeli, architektur dla konkretnego zadania biznesowego. Umiejętności prezentacji, w tym wyjaśniania złożonych koncepcji w formacie zrozumiałym dla nietechnicznego odbiorcy. Pożądane: Umiejętności testowania A/V Doświadczenie w tworzeniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego w postaci REST API Doświadczenie w tworzeniu aplikacji internetowych w Streamlit, Panel do prezentacji wyników analizy danych i modeli uczenia maszynowego Umiejętności pracy z BigDataTwoja rola: Wysoka jakość i terminowe rozwiązywanie zadań biznesowych w kierunku analizy danych z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego w celu uzyskania maksymalnego efektu biznesowego.Regularna komunikacja z innymi oddziałami banku w celu wyznaczania zadań biznesowych w oparciu o analitykę predykcyjną dla wzrostu zysku banku.Pobieranie i przygotowanie danych do wdrożenia modeli Data Science do rozwiązywania odpowiednich zadań biznesowych.Dobór i zastosowanie odpowiednich modeli uczenia maszynowego lub modeli statystycznych do rozwiązywania konkretnych zadań biznesowych.Interpretacja prognoz modeli uczenia maszynowego.Prezentacja uzyskanych wyników i spostrzeżeniach dla biznesu. klientów Wdrażanie modeli Data Science w celu automatyzacji rozwiązywania odpowiednich zadań biznesowych Wsparcie modeli, generowanie pomysłów na ich dalsze udoskonalanie Lider techniczny zaangażowany jest w projekty Data Science Badania nowych modeli, metod i narzędzi rozwiązywania Data Science zadania Dlaczego PUMB?Jeden z najlepszych pracodawców na Ukrainie Komfortowe miejsce pracy;Godziwe wynagrodzenie, całkowicie „biała pensja”;Stały rozwój kompetencji i możliwości rozwoju zawodowego.