Data Scientist (главный исследователь данных)

@Gagarina Olga · Регистрация: 18.12.2023

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

КЛЮЧЕВЫЕ ЗАДАЧИ:

Разработка ML - математических моделей предсказывающих сумму потенциального убытка по автострахованию КАСКО.
Полный цикл построения математических моделей от подготовки данных до расчёта финансового результата и подготовки технического задания на внедрение.
Сбор и подготовка данных, первичный анализ.
Обсуждение потенциальных фичей с экспертами предметной области, анализ фичей и фича-инжиниринг.
Построение различных типов моделей их сравнение, подбор гиппер параметров.
Презентация результатов заказчику.
Подготовка к внедрению

.
Типовые задачи:

Построение моделей прогнозирования убытка (Частота/Тяжесть)
Построение моделей противодействия мошенничеству
Модели динамического ценообразования

Основные используемые типы моделей:

GLM
Градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost)
Любые другие типы моделей которые покажут свою эффективность на ретро данных

ЧТО МЫ ЖДЁМ:

Высшее образование (МГУ, МФТИ, ВШЭ, МГТУ, МИФИ).
Знание методов машинного обучения.
Опыт обработки больших объемов данных.
Знания SQL, Python (уровень не ниже middle), и библиотек для ML (CatBoost, Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, SciPy).
Опыт работы от 1 года в data science.
Опыт работы в финансовом секторе (страховые компании, банки) будет дополнительным преимуществом для соискателей.
Уверенные знания высшей математики, теории вероятностей и базовые знания статистики.
Знания и навыки практического применения методов статистического анализа данных.

У НАС ЕСТЬ:

Стабильная работа в крупной компании.
Бесплатные корпоративные секции (йога, бег, бассейн).
Заработная плата оклад + квартальная премия (обсуждается по телефону).
Гибридный график работы 2/3 (офис + удаленный формат) в Москве.
Удалённый формат работы для соискателей из других регионов.
Собственная бесплатная парковка рядом с офисом по ул. Островная 4.
Корпоративный транспорт от ст. м. «Октябрьское поле» и «Кунцевская»
Офис расположен: г. Москва, ул. Островная д.4 (рядом с офисом собственная, большая, бесплатная парковка).

МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:

Официальное оформление по ТК РФ
Стабильную ежеквартальную премию
Обучение за счет компании
ДМС с первого рабочего дня
Участие во внешних и внутренних мероприятиях
Гибкая методология SAFe
Корпоративные скидки и скидки от партнеров
Интересные проекты на современном технологичном стеке
Собственная платформа для автоматизации разработки
Резюме сюда: gagarina@vsk.ru

@Gagarina Olga 0 / 0 / 0 Регистрация: 18.12.2023 Сообщений: 2
		1
	Data Scientist (главный исследователь данных) 18.12.2023, 16:52. Показов 194. Ответов 0 Метки нет (Все метки) КЛЮЧЕВЫЕ ЗАДАЧИ: Разработка ML - математических моделей предсказывающих сумму потенциального убытка по автострахованию КАСКО. Полный цикл построения математических моделей от подготовки данных до расчёта финансового результата и подготовки технического задания на внедрение. Сбор и подготовка данных, первичный анализ. Обсуждение потенциальных фичей с экспертами предметной области, анализ фичей и фича-инжиниринг. Построение различных типов моделей их сравнение, подбор гиппер параметров. Презентация результатов заказчику. Подготовка к внедрению . Типовые задачи: Построение моделей прогнозирования убытка (Частота/Тяжесть) Построение моделей противодействия мошенничеству Модели динамического ценообразования Основные используемые типы моделей: GLM Градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost) Любые другие типы моделей которые покажут свою эффективность на ретро данных ЧТО МЫ ЖДЁМ: Высшее образование (МГУ, МФТИ, ВШЭ, МГТУ, МИФИ). Знание методов машинного обучения. Опыт обработки больших объемов данных. Знания SQL, Python (уровень не ниже middle), и библиотек для ML (CatBoost, Statsmodels, Pandas, Scikit Learn, SciPy). Опыт работы от 1 года в data science. Опыт работы в финансовом секторе (страховые компании, банки) будет дополнительным преимуществом для соискателей. Уверенные знания высшей математики, теории вероятностей и базовые знания статистики. Знания и навыки практического применения методов статистического анализа данных. У НАС ЕСТЬ: Стабильная работа в крупной компании. Бесплатные корпоративные секции (йога, бег, бассейн). Заработная плата оклад + квартальная премия (обсуждается по телефону). Гибридный график работы 2/3 (офис + удаленный формат) в Москве. Удалённый формат работы для соискателей из других регионов. Собственная бесплатная парковка рядом с офисом по ул. Островная 4. Корпоративный транспорт от ст. м. «Октябрьское поле» и «Кунцевская» Офис расположен: г. Москва, ул. Островная д.4 (рядом с офисом собственная, большая, бесплатная парковка). МЫ ПРЕДЛАГАЕМ: Официальное оформление по ТК РФ Стабильную ежеквартальную премию Обучение за счет компании ДМС с первого рабочего дня Участие во внешних и внутренних мероприятиях Гибкая методология SAFe Корпоративные скидки и скидки от партнеров Интересные проекты на современном технологичном стеке Собственная платформа для автоматизации разработки Резюме сюда: gagarina@vsk.ru