Data Scientist

Ищем сильного специалиста по табличным данным в команду, которая моделирует спрос и поведение розничного портфеля крупного Банка: оцениваем, как меняется спрос на продукт при изменении его параметров, и переводим это в решения по портфелю.

Модель у нас не заканчивается ноутбуком и презентацией. Она проверяется в A/B-тесте, считается в деньгах и идёт в решение по портфелю на прод.

WMT Group – аккредитованная IT-компания, занимаемся как разработкой собственных продуктов на стыке ML и AI, так и реализуем проекты разработки в крупных компаниях в форматах outstaff и outsource.

• Разработка поведенческих моделей для различных сегментов ФЛ основных продуктов банка;
• Разработка моделей кластеризации клиентов по поведенческому профилю;
• Расчет финансовых показателей по широкому профилю статей в зависимости от макроэкономических сценариев на прогнозных денежных потоках;
• Разработка моделей для оптимизации финансовых метрик розничного бизнеса Банка;
• Анализ данных и разработка моделей по другим направлениям для повышения эффективности бизнес-процессов, снижения затрат Банка и снижения рисков.

• 3+ года коммерческого опыта с табличными данными - финансы, банк, телеком, ритейл, e-commerce;
• Сильный табличный ML: подбор таргета, валидация на временных срезах, контроль утечек;
• PySpark и SQL на больших объёмах с опытом оптимизации запросов;
• Статистика на рабочем уровне;
• Uplift, causal inference и A/B - сильное преимущество, но не входной билет: при крепкой базе в табличных данных и статистике будем рады пригласить на собеседование.

Что даёт работа у нас:

• Эксперименты и принятие решений на основе данных - как норму, A/B-контур есть и работает;
• Causal ML на реальных данных: Double ML, DiD, uplift;
• Прямой выход на бизнес-заказчика - можно влиять на постановку, а не только исполнять;
• Масштаб, где оптимизация и модель напрямую влияет на большой портфель.

Условия работы:

• Удаленный формат;
• Аккредитованная IT компания;
• Оформление по ТК РФ;
• Техника для работы.