Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
Специализированный Пенсионный Администратор, Москва, Гибрид, Junior, Middle
14 окт.
Senior NLP Data Scientist (Quant)
Сбер, Москва, Офис, Senior
14 окт.
Data Scientist/ Data Analyst в команду Коммерции, Управление выгодой
X5 Tech, Москва, Гибрид, Middle
14 окт.
Middle / Senior Data Scientist (Финансы)
Сбер, Москва, Офис, Senior
13 окт.
Data Scientist (риски)
Ингосстрах, Москва, Гибрид, Junior, Middle
13 окт.
Data Scientist
USETECH, Удалённо, Senior
13 окт.
Data Scientist (Research)
Сбер, Москва, Офис, Junior, Middle
13 окт.
Senior Data Scientist (Sensor AI & Wearables)
Сбер, Москва, Офис, Senior
13 окт.
Senior Data Scientist
АДВ, Удалённо, Гибрид, Senior
13 окт.
Data Scientist (Управление процессных и финансовых моделей)
ЗП не указана
•Не указано•Не указано
Мэтчер
AI-анализ соответствия резюме к вакансии
Подготовить отклик
Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Обязанности:
разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам;
разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля;
разработка моделей для оценки CLTV клиентов;
разработка моделей эластичности по ставкам и другим макрофакторам для различных банковских продуктов для управления структурой баланса Банка, ликвидностью и изменения ценовой политики по продуктам.
Требования:
высшее образование/выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа;
хорошие знания и опыт практического применения теории вероятности и математической статистики;
хорошие знания основных алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации;
умение работать с большими объемами данных;
обязательны сильные знания Python, опыт разработки моделей на языках Python или R;
опыт работы с базами данных, владение языком запросов SQL;
хорошее знание английского языка.
Преимуществом будет:
опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения;
опыт разработки моделей для оценки CLTV клиента в банках;
опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue);
опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL);
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.