Руководитель направления Data Science


Задачи из области DS в применении к управлению финансами. Основная задача: выполнять DS проекты для подразделений блока «Финансы». Потенциал проектов по влиянию на прибыль и бизнес процессы банка очень большой, планируем дальнейшее развитие.







Описание

Предметные области: управление ALM-рисками, бизнес-планирование, управление расходами, прайсинг продуктов банка, поиск аномалий и классификация для автоматизации операционных процессов, прогноз поведения клиентов и конкурентов и др.
Основные методы DataScience / ML / AI: прогнозирование временных рядов, регрессия, кластеризация, поиск аномалий, задачи оптимального управления и автоматизированного принятия решений.

Что делать:



Участие в формировании центра компетенции и единого информационного пространства по DataScienceв блоке Финансы


Реализация проектов Data Science


Ведение проекта от понимания потребности до передачи модели на внедрение.


Анализ и понимание контекста и самой задачи, формирование предложений по решению. Математическая формализация задачи.


Поиск и получение данных: определение требований и проверка их выполнения.


Анализ данных, проверка гипотез.


Разработка моделей и прототипов инструментов для решения бизнес задач.


Анализ качества работы модели, мониторинг, актуализация.


Контентный контроль (авторский надзор) корректности реализации/автоматизации моделей на этапе внедрения.




Проведение исследований в области прикладных математических алгоритмов и методов, искусственного интеллекта, описание и представление результатов успешно реализованных проектов.



Требования:



Опыт работы


не менее 3-х лет (в области Data Science),


реализованные и внедренные решения, подтвержденный бизнес-результат (банки, телеком, ритейл и т.д.),


понимание основных бизнес-процессов в финансовой организации.




Обязательно знание


математики/статистики методов machine learning


инструментов разработки моделей Python/R: stan, pandas, numpy, matplotlib, scipy, scikit-learn, statmodels, xgboost, lightGBM (как преимущество: catboost, theano, tensorflow, GPy, PyMC3, keras)


Знание MS SQL (Teradata, Hadoop, Hive, Spark, инструменты BI - это плюс)




Высшее профильное профессиональное образование (математическое, техническое, финансово-экономическое)


Английский язык свободно.






Контакты вакансии

Светлана Павленко +7 (985) 036-63-36 Россия, Москва



Требования к кандидату

Профессиональный опыт*

5 лет (Обязательно)


Образование

Кандидат наук / доктор наук (Опционально)

Место жительства

Россия, Москва (Опционально)

Навыки

Data Analysis (Python,R) (Опционально)

Machine learning and data analysis (Python, R) (Опционально)

MySQL (Опционально)

Знание языка

Английский: Свободный (Обязательно)