Senior Data Scientist, Отдел развития и внедрения AI
Описание
Что делать? – Разрабатывать модели и аналитические решения для бизнес задач, такие как: churn prediction, propensity to buy / respond / convert, next best action, и других прикладных ML-задач. – Проводить полный цикл работы над моделью – Определять подход к выбору модели, метрик и дизайну экспериментов. – Оценивать бизнес эффект моделей и формировать понятную логику использования результата в процессах банка. – Совместно с бизнесом и аналитиками переводить бизнес-вопрос в измеримую DS-задачу. – Работать с ML Engineers над выводом моделей в production. – Контролировать качество признаков, данных и методологии моделирования. – Проводить углубленный анализ результатов модели – Наставлять middle и junior специалистов, помогать им по методологии, качеству анализа и постановке задач. – Участвовать в защите решений перед бизнес-заказчиками и внутренними командами. Если у вас: – Опыт работы Data Scientist от 4–6 лет. – Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и ML. – Сильная база в классическом machine learning – Опыт решения прикладных бизнес-задач на данных. – Умение самостоятельно вести проект от постановки задачи до внедрения. – Опыт работы с табличными данными, клиентской аналитикой, маркетинговыми или риск-моделями. – Понимание метрик качества моделей и их связи с бизнес-результатом. – Опыт оценки бизнес-эффекта ML-решений. – Хорошие навыки коммуникации с бизнесом и техническими командами. – Умение структурировать задачу и принимать методологические решения. Ключевые навыки: – Разработка ML-моделей под бизнес-задачи банка – Постановка DS-задач совместно с бизнесом – Построение моделей churn / next best action – Клиентская сегментация – Feature engineering – Валидация и сравнение моделей, back-testing – Подбор метрик под бизнес-задачи – Оценка бизнес-эффекта моделей – Анализ стабильности и деградации моделей – Интерпретация результатов – Подготовка рекомендаций для бизнеса – Наставничество middle специалистов Стек: – Языки: Python, SQL – Анализ и ML: pandas, numpy, scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost – Визуализация: matplotlib, seaborn, plotly – Эксперименты и трекинг: MLflow – Среда работы: Jupyter Notebook / JupyterLab – Данные: PostgreSQL, object storage, feature datasets – Инженерное взаимодействие: Git – Дополнительно: A/B analysis, campaign analytics, uplift-related approaches Что мы предлагаем: – Официальное трудоустройство в соответствии с Трудовым кодексом РК; – График работы на выбор: 08:30–17:30 / 09:00–18:00 / 09:30–18:30; – Ежегодный оплачиваемый отпуск — 28 календарных дней; После прохождения испытательного срока: – Кафетерий льгот на сумму 250 000 тг. в год (медицинское страхование, обучение, спорт, развитие детей, авиа- и ж/д билеты); – 2 дополнительных дня Day Off в год; Дополнительно: – Лечебное пособие в размере одного оклада при выходе в отпуск (после 1 года работы, при отпуске от 14 дней).
Требования
Если у вас: – Опыт работы Data Scientist от 4–6 лет.