Задачи, которые будут в твоих руках:

Разработка и внедрение моделей машинного обучения для сегментации клиентов с целью выявления групп с высокой конверсией в продукты различных финансовых организаций .
Проведение глубокого анализа данных о клиентах, включая внутренние и внешние данные и поведенческие характеристики.
Построение моделей оценки кредитного риска и прогнозирования оттока клиентов и лояльности.
Формирование и тестирование гипотез, направленных на улучшение качества сегментации и прогнозирование потребностей клиентов.
Взаимодействие с бизнес-заказчиками для выявления их потребностей и предоставления им актуальных данных и аналитики.
Подготовка презентаций и отчетов по результатам проведенной работы для руководства.
Опыт построения моделей ранжирования будет большим плюсом

Что для этого нужно:

Высшее образование в сфере математики, статистики, информатики или родственной области.
Опыт работы в области анализа данных и машинного обучения от 2-х лет.
Глубокие знания методов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, градиентный бустинг и нейронные сети.
Опыт работы с Python и соответствующими библиотеками для анализа данных и машинного обучения (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch, Airflow, git.)
Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных.
Понимание принципов статистического анализа данных и умение их применять на практике.
Опыт работы с онлайн марткетингом, рекламными сетями, fintech - метриками
Английский язык на уровне чтения технической литературы.

Soft skills:

Способность работать самостоятельно и в составе команды.
Развитые аналитические и проблемно-ориентированные на результат навыки.
Проактивность, инициативность и стремление к развитию.
Высокий уровень ответственности и исполнительности.
Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложную информацию понятно и доступно.

Data Scientist