в команду разработки ML-решений для банка. Работа с большими данными в PySpark, подготовка данных для моделей и анализ результатов.
Задачи:
- Обработка и анализ больших данных в PySpark: загрузка, фильтрация, агрегации, джойны и обогащение данных.
- Разработка и поддержка витрин и датасетов в PySpark для продуктовых задач и ML-моделей: признаки, агрегаты и исторические срезы.
- Разметка ключевых клиентских событий на основе бизнес-логики и анализа данных.
- Проверка качества данных: поиск дубликатов, пропусков, аномальных значений и логических противоречий.
- Исследование данных на основе существующих витрин: расчёт метрик, поиск закономерностей, формулирование простых эвристик, аналитических правил и гипотез.
- Проверка результатов ML-моделей и анализ рассчитанных скоров.
- Подготовка наборов признаков для моделей.
Требования:
- График работы: от 30 часов в неделю, очный формат.
- Обязательный тех. стек: Python, SQL, Excel, Jupyter.
- Студент очной формы обучения.
- Студент российского вуза.
- Курс обучения: 2-6 курс бакалавриата и специалитета или 1-2 курс магистратуры.
- Город проживания: Санкт-Петербург.
Условия:
- Оплачиваемая стажировка
- Длительность стажировки: 3 месяца
- График работы: от 20 часов
- Очный формат
- Комфортный современный офис
Навыки:
- Python
- SQL
- Excel
- Jupyter
- PySpark
