Стажировка Data Scientist

Наша команда занимается рекомендациями персонализированных скидок корпоративным клиентам. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес процессы и проведения АБ-тестов по замеру качества решения. В процессе работы мы много общаемся с бизнес-заказчиками, обмениваемся идеями с коллегами и предоставляем результаты руководству Банка. Что нужно делать: Проводить сбор, очистку и анализ данных; Формировать и проверять гипотезы; Выбирать архитектуру моделей; Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач; Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы; Сопровождать и поддерживать реализованные решения. Проводить АБ тесты по замеру качества решения. Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка; Стек: Classic ML(pandas, numpy, sklearn, catboost, xgboost), SQL, BigData(Hadoop, Spark,SparkML) Железо: Собственный Hadoop-кластер Требования к кандидату: Знания в области математики (математический анализа/линейная алгебра/теория вероятностей,математическая статистика); Хорошие знания теории Classic ML Уверенное владение Python Будет плюсом: учишься на последнем курсе бакалавриата/магистратуры, уже закончил магистратуру или учишься в аспирантуре; — имеешь сильную математическую, техническую или инженерную подготовку; — уверенно пишешь на Python; — умеешь быстро разбираться в новых библиотеках, фреймворках и подходах; — готов глубоко погружаться в архитектуру решений, Владение BigData stack Навыки работы с git, Jira, Confluence Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production) Что предлагаем: — оплачиваемую стажировку в одном из самых быстрорастущих AI-направлений; — работу с реальными бизнес-задачами, а не учебными pet-проектами; — доступ к внутреннему стеку и инструментам; — возможность получить оффер на позицию Junior Data Scientist по итогам стажировки. — Современный офис с двумя спортзалами.