Чем предстоит заниматься:
- анализ новых источников данных, оценка эффективности новых данных применительно к моделям антифрод;
- расширение текущих моделей на большее количество сегментов операций
- разработка/улучшение моделей, автоматическое переобучение моделей
- анализ неструктурированных данных (аудио) и использование нейросетевых моделей для целей антифрод моделирования
- взаимодействие с заказчиками в рамках проектов по разработке моделей
- принимать участие в подготовке и согласовании проектной документации на разработку/ доработку ИС;
- участие в тестировании моделей.
Что для нас важно:
- высшее физико-математическое / техническое / экономическое образование;
- основы линейной алгебры, методов оптимизации, теории вероятностей и математической статистики;
- основы машинного обучения и методов анализа данных;
- уверенное владение стандартным стеком python-библиотек (pandas, numpy, sklearn, scipy, matplotlib, LightGBM и тд);
- опыт работы с большими данными, hadoop, hive/impala, spark;
- знание SQL, pyspark, git;
- основы PyTorch;
- опыт работы в проектах по машинному обучению;
- знание английского языка на уровне чтения технической и научной литературы в предметной области.
.png&w=1920&q=75){kind=small}