freehire launches on Product Hunt on 26 August.

Follow →

Middle data scientist (команда CRM и модели оптимизации)

Summary

Middle data scientist builds ML models for CRM and retail banking: customer segmentation, product recommendations, churn prediction, and NLP for transactional/text data.

В команду разработки бизнес моделей CRM моделирования розничного бизнеса ищем разработчика моделей уровня middle.

Примеры решаемых задач:

  • профилирование и сегментирование клиентов;
  • задачи поиска и привлечения ВИП клиентов;
  • анализ интересов, склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, к каналам коммуникации;
  • системы рекомендаций продуктов и услуг;
  • прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия;
  • анализ инвестиционного риск-аппетита;
  • анализ отзывов в сети Интернет и суммаризация текстов обращений, прогнозирование LTV и др;
  • наиболее часто применяемые методы: деревья решений, бустинги, лог.регрессия, различные методы кластеризации, ALS/SVD, методы NLP, нейросети для анализа транзакционных данных, текстовой аналитики, для создания эмбеддингов;

Обязанности:

  • разработка моделей прогнозирования склонностей к определенным видам кредитных и некредитных продуктов, к категориям транзакций, к каналам коммуникации (next best action, best channel, best time to call);
  • разработка систем рекомендаций продуктов и услуг, прогнозирование уровня удовлетворенности клиентов сервисами банка и каналами взаимодействия;
  • ведение проектов по Agile/Scrum в Cфера (аналог Jira и Confluence), Gitlab+BitBucket+MLFlow.
Требования:
  • опыт работы в моделировании от 2-х лет в роли DS, понимание банковских бизнес-процессов;
  • уверенное владение Python, Spark;
  • знание алгоритмов ML: деревьев решений и случайных лесов, регрессии, бустингов, кластеризации, временных рядов и др.;
  • понимание принципов работы рекомендательных систем и лежащих в основе алгоритмов;
  • будет плюсом опыт работы с текстовыми данными (NLP: тематическое моделирование, поиск ключевых слов, анализ тональности, задачи суммаризации, шаблонизации и др.);
  • знание DL приветствуется: опыт обучения и использования нейросетей и предобученных моделей (RNN, LSTM, BERT, GPT);
  • приветствуется опыт выступления на конференциях, публикации статей;
  • ценится проактивный и творческий подход в решении задач.

See also