Data Scientist

Selecty — аккредитованная IT-компания, оказывающая услуги в сфере IT-аутсорсинга.

Работаем на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка "РБК Топ-500".

Открыты позиции в команду на крупный банковский проект. Команда занимается разработкой моделей для прогнозирования поведения клиентов в различных продуктах Банка. Команда активно расширяется и сейчас в поиске Data Scientist в команду "модели ALM".

Команда специализируется на разработке моделей для управления активами и пассивами Банка, структурой баланса, управления процентным риском, риском ликвидности.

Задачи

• Разработка поведенческих моделей для различных сегментов ФЛ основных продуктов банка.
• Разработка моделей кластеризации клиентов по поведенческому профилю.
• Расчет финансовых показателей по широкому профилю статей в зависимости от макроэкономических сценариев на прогнозных денежных потоках.
• Разработка моделей для оптимизации финансовых метрик розничного бизнеса Банка.
• Анализ данных и разработка моделей по другим направлениям для повышения эффективности бизнес-процессов, снижения затрат Банка и снижения рисков.

Какие знания и навыки нам важны

• Выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа.
• Хорошие знания основных алгоритмов и методов машинного обучения и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации.
• Умение работать с большими объемами данных (Hadoop, PySpark, SQL), оптимизация запросов.
• Python (модули, классы), опыт разработки моделей на языке Python.
• Хорошие знания и опыт практического применения теории вероятности и математической статистики.
• Research — лучших практик в решении задач.
• Хорошие знания английского языка.

Преимуществом будет:

• Представление об экономических процессах и знание финансовых/бизнес-показателей.
• Опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения физлиц.
• Опыт разработки моделей для расчета CLTV.
• A/B-тестирование (создание дизайна, оценка финансовых эффектов моделей).
• Опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue).
• Опыт работы с фреймворком Apache Spark (PySpark, MLlib, Spark SQL).
• Опыт работы с системой контроля версий Git.
• Знания финансовой математики, случайных процессов и стохастического анализа.