Data Scientist (HR-модели)

Вакансия № 36796794 от компании Газпромбанк на Электронной Службе Занятости Населения Москвы.

✷ Смотрите другие предложения работы от компании Газпромбанк.

☑ Основной блок:

Опыт работы: 1–3 года.

Тип занятости: полная занятость.

График работы: график: 5/2 (рабочих часов: 8).

Зарплата: по результату собеседования.

Примерное место работы: Россия, Москва.

☑ Актуальность объявления:

Это объявление № 36796794 добавлено в базу данных: Понедельник, 3 марта 2025 года.

Дата его обновления на этом интернет-ресурсе: Воскресенье, 16 марта 2025 года.

☑ Статистика предложения работы № 36796794:

Прочитано соискателями - 1 раз(а);
Отправлено откликов - 0 раз(а);

☑ Репутация компании "Газпромбанк":

Читайте свежие отзывы сотрудников об этом работодателе здесь!

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

☑ Подробности о вакантном месте:

Команда Департамента Анализа данных и моделирования нацелена на максимально эффективное использование данных. Мы верим, что можем сделать Банк лучшим для внутреннего и внешнего клиента за счет датацентричности и проникновения моделирования во все сферы деятельности.

Что предстоит делать:

Разрабатывать модели в направлении Human Resources;
Участвовать во всем жизненном цикле моделей: аналитика, разработка, тестирование, сопровождение внедрения, мониторинг;
Вести отчетность и документацию по моделям;
Интерпретировать результаты, достоинства и ограничения разработанных моделей;
Презентовать результаты работы моделей заказчикам;
Участвовать в исследовании новых данных, оценивать их качество и полноту;
Выявлять потребности бизнеса, анализировать бизнес-процессы и формулировать требования к ML-системе;
Формулировать и проверять ML и бизнес-гипотезы.

Мы ожидаем от кандидата:

Уверенное знание статистического анализа;
Опыт разработки интерпретируемых моделей ;
Опыт работы с табличными данными ;
Желателен опыт работы с графами, текстовой аналитикой (NLP);
Продвинутое знание Python и стандартного DS стэка: sklearn, pandas, xgboost, tensorflow/pytorch;
Уверенное знание и владение SQL.
Стэк: Hadoop, Impala;
Умение работать с зашумленными данными, проверка качества данных;
Проработка A/B тестирования гипотез;
Опыт разработки и доведения до прода моделей в коммерческих проектах;
Опыт командной работы (мы используем git, jira).