Data Scientist (Модели CRM)

Компания "Иннотехнум, Группа компаний"

Требования:

• Опыт работы в банковском/финансовом/телеком/ритейл секторе от 2-х лет в роли аналитика/DS, понимание банковских бизнес-процессов, опыт в моделировании.
• Уверенное владение Python, Spark.
• Знание алгоритмов ML: деревьев решений и случайных лесов, регрессии, бустингов, кластеризации, временных рядов и др., понимание принципов работы рекомендательных систем и лежащих в основе алгоритмов, опыт работы с текстовыми данными приветствуется (NLP: тематическое моделирование, поиск ключевых слов, анализ тональности, задачи суммаризации, шаблонизации и др.).
• Умение работать в условиях многозадачности, самостоятельность.
• Знание DL приветствуется: опыт обучения и использования нейросетей и предобученных моделей (RNN, LSTM, BERT, GPT).
• Развитые навыки soft-skills.
• Опыт написания ТЗ, БТ, проектной документации.
• Способность поддержки full-stack разработки от сбора требований к задаче до реализации, документации и последующего мониторинга моделей.
• Наличие публикаций по ML/DL, опыт выступления на ML-конференциях – как плюс.
• Ценится проактивный и творческий подход в решении задач.

О нас:

• Работа с Hadoop (Impala, Spark) в Jupyter Hub
• Наиболее часто применяемые методы: деревья решений, бустинги, лог.регрессия, различные методы кластеризации, ALS/SVD, методы NLP, нейросети для анализа транзакционных данных, текстовой аналитики, для создания эмбеддингов.
• Примеры задач: профилирование и сегментирование клиентов, анализ интересов, склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, к каналам коммуникации (next best action, best channel, best time to call), системы рекомендаций продуктов и услуг, прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия, аналитика точек продаж, анализ инвестиционного риск-аппетита, задачи оптимизации, выявление родственных связей, анализ отзывов в сети Интернет и суммаризация текстов обращений, задачи поиска шаблонов в смс, прогнозирование LTV и др.
• Активный knowledge sharing внутри команды и управления, brainstorming
• Выступаем на конференциях, публикуем статьи, по возможности занимаемся RnD
• Ведение проектов по Agile/Scrum в Cфера (аналог Jira и Confluence), Gitlab+BitBucket+MLFlow.