St. Specjalista(-ka) ds. analiz i modelowania aktywności klientów / Senior data scientist

lokalizacja i tryb pracy: praca w modelu hybrydowym (ul. Kilińskiego 74, Łódź) 40% pracy z biura, 60% pracy zdalnej

forma zatrudnienia / wymiar pracy: pełny etat

zespół / dział: Departament Kampanii Bezpośrednich

Jesteśmy zespołem data science, wykorzystującym w znacznym stopniu język Python i SQL na potrzeby analizy danych i modelowania probabilistycznego w obszarze CRM i sprzedaży bezpośredniej. Wyliczamy prawdopodobieństwa zajścia określonych zdarzeń - na przykład zakupu danego produktu przez klienta. Wykorzystujemy techniki NLP do zamiany danych tekstowych lub głosowych na konkretne rekomendacje działań lub informację zarządczą. Wykorzystujemy na tym polu także generatywną AI. Przygotowujemy raporty, analizy i rekomendacje, których celem jest poprawa skuteczności i jakości naszej komunikacji bezpośredniej i procesów sprzedaży. Eksplorujemy różnorodne dane w celu identyfikowania potrzeb klientów i rozwijania o nich wiedzy, a także w celu poprawy jakości procesów sprzedaży i komunikacji. Współpracujemy z innymi departamentami i wspieramy ich pracę naszymi umiejętnościami analitycznymi. Pracujemy na dużych zbiorach danych, starając się wyciągać z nich użyteczne informacje dla nas i innych jednostek banku.

przełożony(-a): Michał Rajch

rekruter(-ka): Monika Błaszczyk

Termin aplikowania mija 17 września. Nie czekaj i zgłoś się już dziś.

w tej roli będziesz
odpowiadać za:

• wykorzystanie technik data science w rozwoju obszaru CRM banku – w budowaniu strategii komunikacji do klientów, optymalizacji sprzedaży oraz zarządzaniu relacją z klientami
• tworzenie i rozwijanie modeli ekonometrycznych prawdopodobieństwa zakupu produktów oraz innych zdarzeń dotyczących klientów detalicznych banku
• wykorzystywanie technik NLP do zamiany danych tekstowych lub głosowych na konkretne rekomendacje działań lub informację zarządczą.
• wykorzystywanie generatywnej sztucznej inteligencji do przekształcania i usprawniania bankowych procesów.
• poszukiwanie na rynku nowych trendów w obszarze data science – rozwiązań, narzędzi oraz technik i wdrażanie ich w banku

zaaplikuj, jeśli:

• z sukcesem realizowałeś(-aś) projekty, które wykorzystywały techniki data science do dostarczania mierzalnej wartości biznesowej
• posiadasz umiejętność krytycznej interpretacji wyników analiz i modeli ML oraz formułowania rekomendacji opartych na danych, które wspierają podejmowanie decyzji i optymalizację procesów biznesowych
• masz co najmniej 2-letnie doświadczenie w wykorzystaniu technik uczenia maszynowego w oparciu o biblioteki Python (znajomość numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, xgboost, tensorflow, torch, catboost, lightgbm)
• posiadasz umiejętność budowy rozwiązań z wykorzystaniem uczenia maszynowego, a także budowy API (Restowe i Webowe), analityki, tworzenia raportów oraz automatyzacji procesów przy użyciu języka Python.
• znasz techniki Prompt Engineering i potrafisz projektować oraz optymalizować instrukcje lub zapytania do interakcji z GPT
• masz doświadczenie w pisaniu zapytań SQL w celu pozyskiwania oraz analizy danych (Oracle/MS SQL/Hadoop)
• posiadasz dobrą znajomość MS Excel
• Twoim dodatkowym atutem będzie doświadczenie w korzystaniu z platformy Kubeflow do uczenia maszynowego i MLOps na Kubernetes; umiejętność przetwarzania danych w trybie rozproszonym przy użyciu Spark;
• Twoim dodatkowym atutem będą umiejętności storytellingowe - od przygotowywania wizualizacji danych oraz prezentacji, po umiejętność opowiadania o liczbach i algorytmach w przystępny sposób
• swobodnie posługujesz się językiem angielskim na poziomie B2