О позиции
Компания Centicore занимается разработкой собственных цифровых продуктов в различных сферах, таких как безопасность, финансы, логистика и промышленность. В связи с расширением команды, мы ищем Data Scientist, который будет заниматься классическим машинным обучением и разработкой моделей для продакшена. Ваша роль как Data Scientist будет заключаться в применении ваших навыков для решения сложных задач и улучшения бизнес-процессов.
Чем вы будете заниматься
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения для различных бизнес-задач.
- Анализ данных и создание отчетов для оценки эффективности моделей.
- Работа с большими объемами данных с использованием Python и SQL.
- Применение методов статистического анализа и A/B тестирования для оптимизации решений.
- Презентация результатов работы команде и заинтересованным сторонам в понятной форме.
Требования
- От трех лет опыта работы в области Data Science.
- Уверенные знания Python и продвинутый уровень SQL.
- Опыт работы с классическими методами машинного обучения: бустинг, регрессия, классификация.
- Знания в области статистики и аналитики.
- Способность объяснять сложные концепции простым языком.
- Образование в технической области (вуз топ-10) будет плюсом.
Будет плюсом
- Опыт работы в банковской сфере, особенно в области борьбы с мошенничеством.
- Знание PySpark как дополнительный плюс.
Что мы предлагаем
- Заработная плата от 300 000 до 400 000 ₽.
- Полностью удалённая работа с гибким графиком.
- Возможности для профессионального роста и обучения.
- Работа в команде профессионалов, нацеленных на результат.
- Участие в интересных проектах с использованием современных технологий.
Вакансия предлагает конкурентоспособную зарплату и интересные задачи, но требует значительного опыта в Data Science.
Кто здесь добьётся успеха
Глубокие знания Python и библиотек для машинного обучения, таких как scikit-learn и TensorFlow, для разработки эффективных моделей.
Способность работать в удаленном режиме, самоорганизованность и высокая мотивация для выполнения задач без постоянного контроля.
Опыт применения статистических методов и A/B тестирования для анализа результатов моделей и оптимизации бизнес-процессов.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости FinTech
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев