Обязанности:
Иннотех — современная быстроразвивающаяся аккредитованная IT-компания с фокусом на высокие технологии. Мы выросли до 10 000+ человек менее чем за два года. Вместе мы создаем финтех, который будет доступен каждому: развиваем «Цифровую банковскую платформу», выстраиваем партнерские отношения с топовыми финансовыми компаниями, создаем комплексные решения для фронт- и бэк-офисов, строим системы работы с большими данными. В Иннотех стабильность работы — финансовая надежность, социальные гарантии, бонусы и бенефиты, — сочетается с преимуществами IT-компании — открытость, инновации, гибридный формат работы. Мы стремительно растем, масштабируемся и ищем новых специалистов в команду! Задачи, которые предстоит решать: 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 Какие знания и навыки для нас важны: 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.Похожие вакансии