Data scientist (middle) в команду моделирования партнерств и ИТ - процессов

Вакансия № 34544249 от компании ПАО ВТБ, Технологический блок на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании ПАО ВТБ, Технологический блок.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: полный день.

Зарплата: по результату собеседования.

Место работы (точный адрес): Россия, Москва, Пресненская набережная.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 34544249 добавлено в базу данных: Среда, 12 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Понедельник, 17 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 34544249:

Прочитано соискателями - 4 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "ПАО ВТБ, Технологический блок":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

Оставить своё мнение об этой компании можно тут без регистрации и бесплатно.

☑ Подробности о вакантном месте:

Наша команда в Банке ВТБ разрабатывает модели машинного обучения во всех основных доменах от NLP, CV до графов и гео, также мы проводим различные ad-hoc исследования и построение моделей для компаний группы ВТБ. В настоящее время ищем Data Sceintist с хорошей фундаментальной подготовкой, знанием классических алгоритмов ML и навыками работы с Pytorch

Обязанности работника:

разработка моделей машинного обучения;
тестирование гипотез;
оценка качества моделей и расчет метрик;
участие в передаче моделей на внедрение

Требования к работнику:

высшее физико-математическое / техническое / экономическое образование;
основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики;
основы машинного обучения и методов анализа данных;
уверенное владение стандартным стеком python-библиотек (pandas, numpy, sklearn, scipy, matplotlib, LightGBM и тд);
основы SQL, git;
основы PyTorch;
опыт работы в проектах по машинному обучению;
знание английского языка на уровне чтения технической и научной литературы в предметной области

Дополнительно будет плюсом:

опыт работы с задачами NLP и временными рядами;
опыт работы с графами (networkx, pytorch geometric);
владение стеком библиотек для работы с гео-данными (geopandas, geopy, shapely, folium);
опыт в разработке дэшбордов и визуализации данных (dash, streamlit)