компания "сбербанк" наша команда создает продукт «онлайн-оценка имущества для целей залога». сервис позволяет оптимизировать длительную ручную работу залогового эксперта до нескольких кликов мышью. работа инструмента основывается как на стандартных алгоритмах, так и ml-моделях, которые и планируется развивать для улучшения качества оценки и покрытия еще большего количества активов. обязанности разрабатывать модели – классический ml-стек (классификация, регрессия, бустинги) строить пайплайны извлечения и связывания сущностей, проводить работу над ошибками моделей, развивать их архитектуру анализировать исходные и размеченные данные и вырабатывать рекомендации по их пополнению и улучшению писать скрипты пред- и пост- обработки данных и выводов моделей. участвовать в выводе моделей в production и их поддержки. исследовать и проводить эксперименты по созданию новых методов фиче-инженирить и креативить с выбором таргет требования математическая статистика, линейная алгебра и прочая базовая математика. навыки преобразования бизнес-требований в аналитические модели знания в области data mining, machine learning структурированных и неструктурированных данных навыки сопровождения жизненного цикла моделей: сбор данных, подготовка / качество / уменьшение размерности, проверка гипотез, сэмплирование, ml моделирование (supervised and unsupervised), валидация и визуализация знание python и основных библиотек анализа данных (pandas, matplotlib, numpy, scipy, sklearn, xgboost, catboost) опыт работы с реляционными бд linux, git, jira, confluence, jupyter, etc – на уровне привычной работы условия место работы: м. кутузовская, кутузовский проспект 32к1 доступны режимы работы: офис, смешанный оформление согласно тк рф социальный пакет: спортзал (фитнес, йога), спортивные и культурно-массовые мероприятия, возможность обучения за счет компании отличная профессиональная команда офис класса а++
Адрес
Москва