Чтобы адаптировать резюме под вакансию или составить сопроводительное письмо, загрузите резюме
описание
ASTON — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения для сфер финансов, здравоохранения, электронной коммерции, интернета вещей, медиа, больших данных и машинного обучения. Специалист будет работать над проектом заказчика, который создаёт цифровые решения для крупнейших финансовых организаций и развивает финтех-продукты, работу с большими данными и цифровизацию бизнес-процессов.
задачи
Разрабатывать модели спроса и эластичности спроса к изменению параметров продукта и внешних условий;
Разрабатывать и оптимизировать признаки на PySpark и Hive, включая партиционирование, борьбу с перекосом данных и лишними shuffle, контроль потребления ресурсов кластера;
Разрабатывать uplift-модели и подбирать экономически осмысленный целевой показатель вместо вероятности отклика;
Работать с причинно-следственным анализом на наблюдательных данных: Double ML, ортогонализацией и кросс-фиттингом, DiD, matching и взвешиванием, диагностикой и коррекцией смещения отбора;
Проектировать A/B-тесты, рассчитывать мощность, стратификацию и дизайн с несколькими вариантами воздействия, контролировать валидность и разбирать аномальные результаты;
Строить кривые спроса и отклика по поведенческим сегментам, разрабатывать модели сегментации и кластеризации;
Оценивать финансовый эффект моделей и защищать расчёты перед бизнес-заказчиком;
Решать задачи оптимизации финансовых метрик розничного портфеля при ограничении бюджета или объёма;
Участвовать в код-ревью и методологических разборах.
требования
Опыт работы в Data Science от 3 лет;
Высшее техническое или математическое образование;
Опыт работы в финтехе, банках, телекоме или ритейле;
Отличное знание бустингов CatBoost, XGBoost и LightGBM, валидации и методов борьбы с утечками данных;
Уверенное владение PySpark и SQL, включая оптимизацию запросов, планов, shuffle и skew;
Опыт работы с экосистемой Hadoop;
Опыт работы с Python, ООП, тестами и Git;
Знание английского для чтения технической документации;
Опыт проверки гипотез, проектирования и оценки результатов A/B-тестов;
Умение переводить сложные результаты машинного обучения в понятные бизнесу решения.
условия
Конкурентная зарплата, сумму обсуждают отдельно с каждым кандидатом;
Оформление по ТК РФ;
Можно выбрать работу из дома, из офиса или в гибридном формате;
Проекты от ведущих компаний;
ДМС со стоматологией, частичная компенсация расходов на спорт, больничные дни, оплачиваемый период между проектами и компенсация коворкинга;
Система оценки профессионального роста, наставник на всё время работы и поэтапная адаптация;
Доплаты за наставничество, проведение обучающих курсов, проверку проектов и другие профессиональные активности;
Материалы для обучения и развития, технические встречи и конференции;
Корпоративные мероприятия, тимбилдинги, детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников;
Бонус до 100К RUB Gross за рекомендацию кандидата.
.svg)
