Старший специалист по данным в Перший Український Міжнародний Банк (ПУМБ)

Квалификация и опыт.Необходимы:Высшее финансово-экономическое, математическое или информационно-техническое образование.Опыт работы не менее 3-х лет по направлению Data Science/Machine Learning в банковской, финансовой сфере или сфере информационных технологий.Опыт программирования на Python не менее 3 -х года (в т.ч. библиотеки для ML numpy,pandas,scikit-learn,pytorch,seaborn)Опыт работы с SQL не менее 3-х лет (включая написание запросов, процедур и оптимизацию запросов)Опыт работы с системами контроля версий (github,gitlab)Навыки обучения классическим моделям машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация) и нейронных сетей Опыт ведения Data science проектов end to end (включая постановку задачи, определение метрики, сбор и подготовка данных,EDA, моделирование, интерпретация модели, презентация полученных результатов заказчику, деплоймент модели, мониторинг эффективности) Навыки выбора наиболее подходящей модели, архитектуры для конкретной бизнес-задачи Навыки презентации, включая объяснение сложных концепций в понятном для нетехнической аудитории формате Желаемые: Навыки А/В тестирование разработки веб-приложений в Streamlit, Panel для представления результатов анализа данных и моделей машинного обучения Навыки работы с BigData Ваша Роль: Качественное и своевременное решение бизнес-заданий по направлению анализа данных с помощью методов машинного обучения для получения максимального бизнес-эффекта. банка для постановки задач с бизнесом на базе предикативной аналитики для роста прибыли банка. Загрузка и подготовка данных для реализации Data Science моделей для решения соответствующих бизнес задач. полученных результатов и инсайдов бизнес-заказчикамДеплоймент Data Science моделей для автоматизации решения соответствующих бизнес-задачСоздание необходимых отчетов, мониторинг эффективности моделей.Поддержка моделей, генерация идей по их дальнейшему улучшению Почему именно ПУМБ? Один из лучших работодателей Украины; Комфортное рабочее место; Профессиональная и дружеская команда; Возможность участия в кросс-функциональных проектах; Достойное вознаграждение, полностью «белая зарплата»; Постоянное развитие компетенций и возможности профессионального роста.