Анализ и предварительная обработка данных (очистка, структурирование, проверка достоверности).

Разработка и внедрение масштабируемых прогностических моделей.

Руководство и проведение экспериментов в области анализа данных (A/B-тестирование, валидация).

Преобразуйте бизнес-задачи в решения на основе машинного обучения.

Создание и оптимизация моделей (классификация, кластеризация, регрессия).

Предоставлять полезную аналитическую информацию внутренним заинтересованным сторонам.

Внесите свой вклад в разработку конвейеров обработки данных и аналитики.

Взаимодействовать с командами, занимающимися разработкой продуктов, проектированием и бизнесом.

Минимальный опыт работы в области анализа данных / машинного обучения — 10 лет.

Диплом по статистике, математике, информатике или инженерии.

Уверенный опыт работы с Python и SQL.

Глубокое понимание машинного обучения и предиктивного моделирования.

Практический опыт внедрения моделей в производство.

Опыт работы с большими массивами данных (структурированными и неструктурированными).

Высокие аналитические и коммуникативные навыки.
Полезно иметь:

• Опыт работы с MLOps, облачными платформами (AWS, GCP, Azure), инструментами для работы с большими данными (Spark).

• Опыт работы в сфере финансовых технологий или разработки продуктов на основе данных.

Современный финтех-продукт

Свобода в выборе технологий и архитектуры

Отсутствие устаревших систем

Команда высшего уровня

Культура, ориентированная на ответственность, автономию и инновации.