Не получаете ответ?
Telegram-вакансии старше 7 дней могут быть уже неактуальны.
12 дней назад
Team Lead (Data Science)
Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
TL;DR
Team Lead (Data Science): Soft Collection бағыты үшін аналитиктер мен Data Scientists командасын басқара отырып, ML-модельдер мен data-driven стратегияларды әзірлеу және production-ға енгізу with an accent on propensity-to-pay, клиенттерді сегменттеу, decisioning және collection метрикалары. Focus on A/B-тесттер мен uplift-зерттеулер жүргізу, модельдердің performance мониторингі және бизнес-әсерге негізделген шешімдер қабылдау.
Team Lead | Алматы
Негізгі міндеттер
• Data Analysts және Data Scientists командасын басқару, міндеттерді бөлу, сараптаманы дамыту және команданың жұмыс процестерін қалыптастыру;
• Soft Collection бағытының data-driven стратегиясын қалыптастыру және дамыту;
• Клиенттердің мінез-құлқын және клиенттермен коммуникация стратегияларының тиімділігін талдау;
• Төлем жасау ықтималдығын болжау, propensity-to-pay, клиенттерді сегменттеу, коммуникацияның оңтайлы арнасы мен уақытын анықтау, клиенттерді басымдық бойынша бөлу және collection-стратегиялардың тиімділігін бағалау үшін ML-модельдерді әзірлеу және енгізу;
• Decisioning / treatment стратегияларын әзірлеу: кімге, қашан және қандай тәсілмен коммуникация жасау керектігін анықтау;
• A/B-тесттер мен uplift-зерттеулер жүргізу, өндіріп алу стратегияларының causal impact нәтижелерін бағалау;
• Бағыттың KPI және метрикалар жүйесін дамыту: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI және басқа да бизнес-метрикалар;
• Аналитикалық витриналар, дашбордтар және стратегиялар мен модельдердің тиімділігін мониторингтеу жүйелерін құру;
• Business, Collection, Risk, IT, Data Engineering және басқа да бөлімшелермен бірлесіп жұмыс істеу;
• Бизнес-міндеттерді аналитикалық және ML-міндеттерге айналдыру және олардың production-ға енгізілуін қамтамасыз ету;
• Модельдердің сапасына, performance мониторингіне және стратегияларды тұрақты қайта қарауға жауап беру;
• Бағыт ішінде experimentation & data-driven decision making мәдениетін дамыту.
Негізгі талаптар
• Python тілін сенімді меңгеру: pandas, numpy, sklearn және ML кітапханалары;
• SQL — advanced деңгейінде;
• Статистика, ML және модельдерді бағалау әдістерін жақсы түсіну;
• A/B-тесттер, propensity-модельдер, классификация, сегментация және болжау бағыттарында тәжірибе;
• Банктік/қаржылық метрикалар мен кредиттеу процестерін түсіну — үлкен артықшылық;
• Үлкен деректермен және үлестірілген есептеулермен жұмыс тәжірибесі — артықшылық;
• Міндетті қоюдан бастап production-ға енгізуге дейін аналитикалық шешімдер мен ML-модельдерді әзірлеу тәжірибесі;
• MLOps және model monitoring қағидаттарын түсіну — артықшылық;
• BI-құралдарымен және management dashboards құру тәжірибесі;
• Аналитиктер / Data Scientists командасын басқару немесе техникалық көшбасшылық тәжірибесі;
• Бағыттың roadmap-ын өз бетінше қалыптастыра білу;
• Күшті коммуникациялық дағдылар және бизнеспен қаржылық нәтиже тілінде сөйлесе білу;
• Күрделі міндеттерді декомпозициялау және басымдықтарды анықтай білу;
• Аналитика немесе ML-модель сапасына ғана емес, бизнес-әсерге бағдарлану;
• Қызметкерлерді дамыту және команданың кәсіби деңгейін арттыра білу.
Вакансиялар:
Негізгі міндеттер
• Data Analysts және Data Scientists командасын басқару, міндеттерді бөлу, сараптаманы дамыту және команданың жұмыс процестерін қалыптастыру;
• Soft Collection бағытының data-driven стратегиясын қалыптастыру және дамыту;
• Клиенттердің мінез-құлқын және клиенттермен коммуникация стратегияларының тиімділігін талдау;
• Төлем жасау ықтималдығын болжау, propensity-to-pay, клиенттерді сегменттеу, коммуникацияның оңтайлы арнасы мен уақытын анықтау, клиенттерді басымдық бойынша бөлу және collection-стратегиялардың тиімділігін бағалау үшін ML-модельдерді әзірлеу және енгізу;
• Decisioning / treatment стратегияларын әзірлеу: кімге, қашан және қандай тәсілмен коммуникация жасау керектігін анықтау;
• A/B-тесттер мен uplift-зерттеулер жүргізу, өндіріп алу стратегияларының causal impact нәтижелерін бағалау;
• Бағыттың KPI және метрикалар жүйесін дамыту: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI және басқа да бизнес-метрикалар;
• Аналитикалық витриналар, дашбордтар және стратегиялар мен модельдердің тиімділігін мониторингтеу жүйелерін құру;
• Business, Collection, Risk, IT, Data Engineering және басқа да бөлімшелермен бірлесіп жұмыс істеу;
• Бизнес-міндеттерді аналитикалық және ML-міндеттерге айналдыру және олардың production-ға енгізілуін қамтамасыз ету;
• Модельдердің сапасына, performance мониторингіне және стратегияларды тұрақты қайта қарауға жауап беру;
• Бағыт ішінде experimentation & data-driven decision making мәдениетін дамыту.
Негізгі талаптар
• Python тілін сенімді меңгеру: pandas, numpy, sklearn және ML кітапханалары;
• SQL — advanced деңгейінде;
• Статистика, ML және модельдерді бағалау әдістерін жақсы түсіну;
• A/B-тесттер, propensity-модельдер, классификация, сегментация және болжау бағыттарында тәжірибе;
• Банктік/қаржылық метрикалар мен кредиттеу процестерін түсіну — үлкен артықшылық;
• Үлкен деректермен және үлестірілген есептеулермен жұмыс тәжірибесі — артықшылық;
• Міндетті қоюдан бастап production-ға енгізуге дейін аналитикалық шешімдер мен ML-модельдерді әзірлеу тәжірибесі;
• MLOps және model monitoring қағидаттарын түсіну — артықшылық;
• BI-құралдарымен және management dashboards құру тәжірибесі;
• Аналитиктер / Data Scientists командасын басқару немесе техникалық көшбасшылық тәжірибесі;
• Бағыттың roadmap-ын өз бетінше қалыптастыра білу;
• Күшті коммуникациялық дағдылар және бизнеспен қаржылық нәтиже тілінде сөйлесе білу;
• Күрделі міндеттерді декомпозициялау және басымдықтарды анықтай білу;
• Аналитика немесе ML-модель сапасына ғана емес, бизнес-әсерге бағдарлану;
• Қызметкерлерді дамыту және команданың кәсіби деңгейін арттыра білу.
Вакансиялар:
Будьте осторожны: если работодатель просит войти в их систему, используя iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -
