Middle data scientist (модели ценообразования)
Summary
Middle data scientist builds and validates uplift models for smart pricing of banking products, from data prep to A/B testing and production deployment.
Обязанности:
• Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов.
• Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.
• Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта.
• Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний.
• Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных.
• Подготовка и проведение demo с заказчиками.
• Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям.
Требования:
• Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество)
• Глубокие знания математики и статистики
• Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
• Развитое критическое мышление. Умение формулировать гипотезы и их проверять.
• Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами.
• Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком.
• Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области
Условия:
• Интересные задачи и дружный коллектив
• Заказчики с понятными задачами😊
• Feature Store и AutoML (baseline решения из коробки)
• Автоматизированные сервисы по выводу в пром моделей
• Максимум исследования и минимум бюрократии и рутины
• Участие в проекте умного ценообразования банковских продуктов.
• Полный цикл разработки моделей: сбор и подготовка данных, исследовательский анализ, построение uplift‑моделей, их валидация и оценка.
• Планирование и анализ A/B‑тестов, оценка бизнес‑эффекта.
• Продуктивизация: контейнеризация, интеграция в микросервисы, мониторинг качества предсказаний.
• Сотрудничество с бизнес‑аналитиками, продукт‑менеджерами и инженерами данных.
• Подготовка и проведение demo с заказчиками.
• Поддержка и адаптация модели к изменяющимся данным и бизнес‑условиям.
Требования:
• Middle DS с опытом разработки полного цикла (uplift модели как преимущество)
• Глубокие знания математики и статистики
• Опыт работы с библиотеками и фреймворками для машинного обучения
• Развитое критическое мышление. Умение формулировать гипотезы и их проверять.
• Навыки работы в команде и эффективное взаимодействие со смежными специалистами.
• Способность наглядно и понятно представлять результаты анализа, объяснять сложные вещи простым языком.
• Умение связывать технические решения с бизнес-задачами, учитывать специфику доменной области
Условия:
• Интересные задачи и дружный коллектив
• Заказчики с понятными задачами😊
• Feature Store и AutoML (baseline решения из коробки)
• Автоматизированные сервисы по выводу в пром моделей
• Максимум исследования и минимум бюрократии и рутины