компания "tele2" обязанности: построение предсказательных моделей определения склонности к покупке существующих продуктов и услуг компании и партнеров. построение моделей выбора наилучшего места для вышек сотовой связи (smart capex), прогнозирование нагрузки на вышки (smart capacity). гео-аналитика перемещения клиентов. построение и поддержка сегментаций клиентов под разные бизнес задачи на основании транзакционных данных, финансовых показателей, результатов маркетинговых исследований и др. источников данных. выработка рекомендаций по созданию новых продуктов и услуг (в том числе непубличных) на основании анализа текущего и будущего потребления клиентов в разрезе сегментов. обогащение знаний о клиентах путем анализа данных о его поведении, потреблении, коммуникациях и пр. (обработка естественного языка, семантический анализ, классификация, и пр.) построение моделей машинного обучения для проектов монетизации данных в рамках партнерских проектов (банки, контент провайдеры и др). определение и предсказание вероятности внутреннего оттока клиентов, поиск фрода, анализ обращений в контактный центр. проведение анализа взаимосвязи между абонентами (social network analysis) с целью определения семей и сообществ, пользователей нескольких сим карт, клиентов с несколькими устройствами и пр. построение систем автоматизации построения предсказательных моделей и скоринга (automl) требования: высшее: математическое, it, техническое дополнительное образование и курсы в области data science: coursera, udacity, cs229 и т.д.. знание математики\статистики владение инструментами преобразования и обработки данных, построения моделей python (pandas, sklearn, xgboost, lightgbm, matplotlib etc.) либо r отличное знание sql (оконные функции, хранимые процедуры, циклы) владение инструментами из стека hadoop (hive, impala, spark) как плюс практический опыт в data mining и machine learning: умение переложить бизнес-задачу на язык математической модели способность самостоятельно подготовить оптимальное количество и качество данных, необходимых для решения задачи глубокое понимание алгоритмов машинного обучения понимание условий и границ применимости моделей, умение валидировать и оценивать их качество умение находить оптимум между точностью и скоростью достижения результата умение презентовать полученные результаты на языке бизнеса опыт работы с git, confluence опыт работы с геопространственной информацией как плюс владение deep learning фреймворками (tensorflow, pytorch, keras) как плюс английский - умение читать профессиональную литературу по анализу данных, подготавливать презентации участие в конкурсах kaggle либо аналогах; опыт в телекоме как конкурентное преимущество. условия: интересная работа в быстроразвивающейся компании уникальная система обучения для каждого сотрудника на основе индивидуальных планов развития зеленый свет для новых идей и предложений: мы часто делаем то, на что другие не отваживаются возможности профессионального и карьерного роста ежегодный пересмотр заработной платы на основе твоей результативности, годовые бонусы полное соответствие тк рф расширенная медицинская страховка в россии и за пределами страны компенсация затрат на мобильную связь дополнительные материальные выплаты: пособия при рождении ребенка, вступлении в брак и т.д. частичная компенсация занятий спортом через год работы.
Адрес
Москва