Кто нам нужен:Ищем активного и целеустремленного лидера направления, который имеет опыт работы с большими данными, знает и применяет инструменты DS в своей работе и способен их применить для решения аналитических задач страхования. Что предстоит: Построение моделей по оценке рисковости/убыточности сегментов и клиентов; Построение моделей прогнозирования убыточности, поведения портфелей, распределение страховых резервов по сегментам; Формирование и развитие команды отдела; Создание ML-моделей и управление жизненным циклом ML моделей; Формировать требования к системе обработки, хранения, очистки и валидации данных; Участвовать в работе с данными – от обсуждения с источниками данных формата получения данных, до презентации результатов обработки данных; Участвовать в валидации и мониторинге моделей; Разработка регрессионных и классификационных моделей; Работа в корпоративной ML-платформе Компании; Анализ и обработка больших массивов данных; RND и code-review. Что нужно знать и уметь: Степень: Высшее образование: математика и прикладная математика; вычислительные науки. Знание математической статистики и теории вероятности; Экспертиза ML OPS для высоконагруженных систем; Разработка и/или поддержка ML моделей; Управление жизненным циклом ML моделей (автоматизация, оптимизация, переобучение/обновление); Практический опыт построения и внедрения моделей на основе основных алгоритмов ML и контроля качества работы моделей не менее 3 лет; Умение создавать пайплайны, писать роли и конфигурировать исполнение; Опыт работы со средами репозиториев и версионностью моделей; Создание сложных многоуровневых запросов, работа с несвязанными пакетами данных (SQL, Python, R) Знание алгоритмов и метрик машинного обучения; Знание SQL, T-SQL; Опыт практического применения математических методов для решения задач бизнеса; Желателен опыт работы с python, spark, airflow. Условия: Сильная команда профессионалов, готовых поддержать ваши инициативы; Забота о здоровье: ДМС сразу после испытательного срока, расширенная программа ДМС через 6 месяцев после прохождения испытательного срока; Место работы: Лесная улица, 41, м. Белорусская; График 5/2, возможность гибридного формата работы; Возможность совершенствовать себя в одном из лучших Корпоративных университетов, бесплатный корпоративный доступ к электронной библиотеке «Альпина»; Корпоративная сотовая связь; Уникальные предложения и скидки от партнёров; Прозрачная система бонусов и премий, достойная зарплата - размер обсудим на интервью.
Адрес
Москва