Альфа-Банк

Middle/Senior Data Scientist

Moscow, Russia9 months ago

Details

Grade

Middle

Work format

Hybrid

Employment

Full-time

A cover letter for this job

An email or a Telegram message to the recruiter

About the role

Position: Middle/Senior Data scientist

Where? Alfa-Bank, Model Development Department, Advanced Analytics Directorate for Legal Entities.

I am actively hiring candidates for middle/senior data scientist positions in the model development team for Alfa-Bank's legal entity clients. We are currently looking for roles in developing a recommendation engine for bank products in digital channels and assessing the potential profitability of clients for the bank (CLTV), but there are also other ambitious and interesting tasks.

Bonus: A friendly professional team of more than 30 data scientists working in various directions to develop processes related to the corporate sector of the economy.

Responsibilities

Analytics of semi-structured data in Hadoop, creating new features and applying them in models
Experimenting with approaches non-standard for classical scoring for modeling
Analysis of the effectiveness of new data sources, testing credit risk models on new data sources
Full cycle of development and productionization of classic ML models: — participate in regular video calls with business customers. Formulating the basic technical specifications jointly with the customer; — conducting primary analytics, demonstrating results to the customer, adjusting requirements; — managing customer expectations regarding the final result and expected timelines for development, testing, and implementation of the solution; — developing ML model(s) to solve a business task from scratch, i.e., forming a general dataset and target event using SQL queries in the database, developing one or several ML models for the most optimal solution of the task, developing additional features to improve prediction quality if necessary
Preparing materials (presentations) to demonstrate work results
Productionization of the model solution

Requirements

— Education in physics and mathematics, economics and mathematics. Good knowledge of probability theory and mathematical statistics; — Ability to work with data (analysis, cleaning, preparation, feature selection and creation), skills in writing SQL queries. Experience working with Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) — Knowledge of Python (specifically, libraries used for data analysis: SciPy, pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, etc.); — Experience in developing classical ML models (linear models, trees, boosting, etc.). Knowledge of data processing methods (preparing datasets for training), quality assessment metrics. Understanding of the principles of operation of classical ML model algorithms — Communication skills: Required skills (and experience) in communicating with business customers, i.e., a person or group of people without ML competencies and deep analytics competencies, but who well understand the process needs for enhancement with ML models

Benefits

Work format: Hybrid: Moscow, Tekhnopark metro station + remote.

Позиция: Middle/Senior Data scientist

Куда? Альфа-Банк, Департамент по разработке моделей, Дирекция продвинутой аналитики юридических лиц.

Формат работы: Гибрид: Москва, м. Технопарк + удаленно.

Я активно нанимаю кандидатов на позиции middle/senior data scientist в команду разработки моделей для клиентов-юридических лиц Альфа-банка. Ищем пока на направления развития рекомендательного движка для продуктов банка в цифровых каналах и оценки потенциальной доходности клиента для банка (CLTV), но есть и другие амбициозные и интересные задачи.

Что нужно делать?

Аналитика слабоструктурированных данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях.
Эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования.
Анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных.
Полный цикл разработки и продуктизации моделей классического ML: — подключение на регулярные звонки по видеосвязи с бизнес-заказчиками. Формирование базового технического задания совместно с заказчиком; — проведение первичной аналитики, демонстрация результатов заказчику, корректировка требований; — формирование ожиданий у заказчика по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование, внедрение решения; — разработка ML-модели/ей для решения бизнес-задачи с нуля, т.е. формирование с помощью SQL-запросов в БД общего датасета и целевого события, разработка одной или нескольких ML-моделей для наиболее оптимального решения задачи, при необходимости разработка дополнительных признаков для повышения качества прогноза.
Подготовка материалов (презентации) для демонстрации результатов работы.
Продуктизация модельного решения.

Бонус: Дружелюбный профессиональный коллектив из более чем 30 DS-ов, работающих в разных направлениях по развитию процессов, связанных с корпоративным сектором экономики.

Требования: — Физико-математическое, экономико-математическое образование. Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики; — Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов. Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark). — Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: SciPy, pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM и т.п.); — Опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги и т.п.). Знание методов обработки данных (подготовки датасетов для обучения), метрик оценки качества. Понимание принципов работы классических алгоритмов ML-моделей. — Коммуникативные навыки: Требуются навыки (наличие опыта) общения с бизнес-заказчиком, т.е. человеком или группой лиц, не имеющих компетенций в ML и глубоких компетенций в аналитике, при этом хорошо понимающих потребности процессов в усилении ML-моделями.