Data Scientist

АКБ «Узпромстройбанк» приглашает в свою команду специалиста на позицию Data Scientist.

Мы ищем специалиста, который умеет анализировать данные, выявлять закономерности, разрабатывать статистические и Machine Learning модели и применять аналитические решения для повышения эффективности бизнес-процессов банка.

Для нас важно не только владение техническими инструментами, но и способность понимать бизнес-задачи, быстро изучать новые предметные области и трансформировать бизнес-проблемы в аналитические задачи.

Основные задачи:

• Анализ данных различных бизнес- и функциональных направлений банка;

• Трансформация бизнес-задач в задачи Data Science, Machine Learning и статистического анализа;

• Сбор, очистка, обработка и исследование данных;

• Проведение Exploratory Data Analysis (EDA), выявление закономерностей, аномалий и факторов, влияющих на бизнес-показатели;

• Разработка, обучение, тестирование и оценка статистических и Machine Learning моделей;

• Проведение Feature Engineering и подготовка данных для моделирования;

• Оценка качества, интерпретация и валидация моделей;

• Подготовка аналитических выводов и практических рекомендаций для бизнес-подразделений;

• Участие во внедрении разработанных моделей и решений в бизнес-процессы банка;

• Мониторинг качества и стабильности моделей, выявление Data Drift и Concept Drift;

• Взаимодействие с бизнес-подразделениями и другими заинтересованными сторонами для определения аналитических задач и оценки результатов.

Требования к кандидату:

Технические знания и навыки:

• Уверенное владение Python, включая библиотеки Pandas или Polars, NumPy, Scikit-learn;

• Практические навыки работы с SQL: JOIN, CTE, оконные функции, подзапросы, агрегатные функции и аналитические запросы;

• Знание математической статистики и теории вероятностей;

• Понимание принципов и практическое применение алгоритмов Machine Learning:

  • Regression и Classification;

  • Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting;

  • XGBoost, LightGBM или CatBoost;

  • Clustering и PCA;

  • Anomaly Detection;

• Практические навыки проведения EDA и оценки качества данных (Data Quality);

• Знание методов Feature Engineering и подготовки данных для моделирования;

• Понимание методов оценки и валидации моделей: Cross-validation, Out-of-time validation, Backtesting, а также методов выявления Overfitting и Underfitting;

• Знание метрик оценки моделей: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, MAE, RMSE и других;

• Понимание принципов интерпретации моделей и объяснения результатов с использованием Feature Importance, SHAP и других подходов;

• Навыки работы с Jupyter Notebook/JupyterLab;

• Базовые знания Git/GitHub/GitLab и принципов Version Control.

Будет преимуществом:

• Опыт работы с банковскими, финансовыми или транзакционными данными;

• Знание Spark/PySpark и принципов распределенной обработки данных;

• Опыт работы с Docker, MLflow или аналогичными инструментами;

• Знание Airflow и принципов построения Data Pipelines;

• Опыт работы с Data Warehouse, Data Lake, ETL/ELT;

• Знание методов Time Series Analysis и Forecasting;

• Опыт работы с NLP, Deep Learning и LLM;

• Навыки визуализации данных с использованием Power BI, Tableau, Plotly или аналогичных инструментов;

• Опыт внедрения и мониторинга моделей в промышленной среде (MLOps).

Образование:

• Высшее образование в области Data Science, Computer Science, прикладной математики, статистики, эконометрики, инженерии, экономики или других количественных дисциплин;

• Диплом по профильному направлению не является обязательным при наличии сильных практических навыков и подтвержденного опыта работы с данными;

• Способность самостоятельно изучать техническую документацию и библиотеки на английском языке.

Мы предлагаем:

• Возможность участвовать в разработке и внедрении современных Data Science и Machine Learning решений в банковской сфере;

• Работа с данными и задачами различных бизнес-направлений крупного банка;

• Возможность профессионального развития и освоения новых технологий;

• Взаимодействие с профессиональной командой и участие в значимых аналитических проектах;

• Возможность влиять на развитие data-driven подхода в банковских бизнес-процессах.

Как откликнуться:

Будем рады рассмотреть отклики кандидатов, соответствующих всем обязательным требованиям, указанным в вакансии.

Если вы умеете превращать данные в аналитические решения, заинтересованы в развитии Data Science и готовы применять современные технологии для решения реальных бизнес-задач, направляйте свое резюме для рассмотрения на позицию Data Scientist.