разработка ML моделей для управления физической сетью Банка (модели геопотенциала, временные ряды, модели режимов работы, модели склонности);
исследование клиентского поведения;
построение и проверка гипотез о влиянии данных на бизнес-результат, участие в постановке ML-задачи;
сбор необходимых данных и контроль их качества перед моделированием;
ML-моделирование и интерпретация;
создание автоматизированных алгоритмов мониторинга эффективности сети Банка;
участие в валидации и внедрении моделей в ПРОМ;
оценка бизнес-эффекта и влияния моделей на КПЭ Стрима ;
визуализация результатов и подготовка отчетов по результатам моделирования.
Требования:
высшее образование по направлению: прикладная математика, физика, ИТ;
опыт работы с базами данных, навыки написания сложных SQL-запросов;
владение средствами обработки и анализа данных (Python, SQL, pyspark, hadoop);
навыки работы с методами анализа данных и моделирования (Python + набор библиотек для анализа данных и машинного обучения, знание NLP подходов и опыт работы с LLM);