📍 Москва (м. Нахимовский проспект)Можно удалённо из РФ
Специализация
Data Science / Machine Learning
Yango — это проект инвестиционной компании «Септем Капитал». Проект отмечен различными наградами: Финалист Finopolis 2016, Призер конкурса Московской Биржи «Инновации в инвестиции 2016», Победитель номинации ФРИИ «Born to be ФРИИ», Финалист GenerationS 2017, Победитель конкурса форума FinNext 2017. Сейчас входят ТОП-10 компаний по количеству открытых ИИС.
Технологии/инструменты
PythonPandasNumpyXGBoostScipyKerasSeabornTensorFlowPostgreSQLNoSQLLinux
Временная зона команды
(GMT+3) Москва.
Чем предстоит заниматься
- Разработка модели робо-советника (рекомендательная система), позволяющего клиентам принимать правильные решения при инвестировании на рынке ценных бумаг.
- Внедрение ML процедур для построения и анализа клиентских портфелей.
- Внедрение алгоритмов ML для оптимизации портфеля в реальном времени с использованием всех внешних и внутренних данных. Использование ML прогнозных индикаторов кредитного риска для каждого клиента, отдельных позиций и эмитентов.
Требования
- Навыки преобразования бизнес-требований в аналитические модели.
- Знания в области Data Mining, Machine Learning структурированных и неструктурированных данных.
- Навыки сопровождения жизненного цикла моделей: сбор данных, подготовка / качество / уменьшение размерности, проверка гипотез, сэмплирование, ML моделирование (supervised and unsupervised), валидация и визуализация.
- Умение проводить Text Analysis, парсинг данных.
- Глубокое понимание принципов статистического моделирования.
- Практический опыт работы с различными библиотеками на Python.
- Приветствуется практическое знание баз данных: Hadoop, Hive и NOSQL HBase.
- Практический опыт применения регрессионного и классификационного анализа, знание и разработка рекомендательных систем.
- Хорошие отраслевые знания, аналитические навыки и навыки решения задач, а также способность хорошо работать как в команде, так и в индивидуальном порядке.
Технические навыки
- Использование библиотек Python (Pandas, Numpy, XGBoost, Scipy, Scikit-Learn, Keras, Seaborn, Tensorflow).
- Classic ML: методы выбора характеристик, анализ главных компонентов, контролируемые и неконтролируемые, методы регрессии и классификации, анализ временных рядов.
- Advanced ML: Support Vector Machines (SVM), Random Forest, XGboost, NLP, Deep Learning techniques.
- Опыт работы с реляционными БД: PostGreSQL.
- Опыт работы с NoSQL: Hadoop - (PySpark).
- Операционные системы: Linux.
- Инструменты командной разработки: Git / Github JIRA / Confluence.
Что предлагают
- Работу в одном из лучших ФинТех проектов России последних лет.
- Возможность получить новые знание не только в профессиональной области, но и в области финансов.
- Оформление строго согласно ТК РФ.
- Комфортный новый офис в 5 минутах пешком от м. Нахимовский проспект.
Андрей Раев Chief Data Science