Senior Data Scientist (AI/ML)

Data Scientist (моделирование и аналитика)

Компания

Axiom Pro

Условия

Требования

Ученый по данным Senior SQL Python Английский язык Машинное обучение PowerBI Анализ данных Tableau Можно удалённо Axiom Pro — международная компания в области подбора и предоставления IT-специалистов и аналитических экспертов для технологических и data-driven компаний. Мы работаем с международными партнёрами и помогаем им строить сильные команды для разработки, аналитики и инновационных проектов. Сейчас мы ищем Data Scientist (Modeling & Analytics) для нашего партнёра. В этой роли Вы будете отвечать за разработку статистических моделей и проведение аналитических исследований, направленных на рост продаж и увеличение количества страховых полисов компании. Вы будете работать в тесном взаимодействии с маркетинговыми командами, менеджерами по маркетингу, аналитиками данных и другими Data Scientist для определения бизнес-задач, сбора и обработки данных, построения и поддержки моделей, а также оценки их эффективности. Для успешного выполнения задач требуется уверенное владение:

• SQL для работы с данными
• SageMaker или другими AI/ML инструментами для построения моделей
• Python или R для анализа данных
• инструментами визуализации (например, Power BI) для мониторинга и оценки эффективности моделей

Основные обязанности:

• Разработка, поддержка и автоматизация моделей прогнозирования:
  • вероятности покупки
  • стоимости страхового полиса
  • оттока / удержания клиентов
  • cross-sell и up-sell
  • next best action
  • других моделей поведения клиентов Использование внутренних данных компании, данных переписи населения, агрегированных внешних данных и макроэкономических данных.
• Подготовка рекомендаций для маркетинговых стратегий распределения каналов на основе данных и моделей.
• Проведение продвинутого exploratory data analysis (EDA).
• Анализ интерпретируемости и объяснимости моделей (model interpretability and explainability).
• Использование метрик оценки качества моделей, включая:
  • precision
  • recall
  • F1 score
• Проведение A/B-тестирования , разработка экспериментальных дизайнов и количественных метрик для улучшения моделей.
• Применение требований конфиденциальности и регулирования данных , включая GDPR и CCPA.
• Использование принципов этичного AI , а также методов обнаружения и устранения bias в моделях.
• Проведение анализа эффективности моделей и маркетинговых кампаний как на тестовых выборках, так и после внедрения моделей в продакшн.
• Прогнозирование результатов маркетинговых кампаний на основе моделей и проверка прогнозов по фактическим данным.
• Взаимодействие с архитекторами данных и инженерами данных для обеспечения качества данных:
  • чистоты
  • полноты
  • корректности
  • пригодности для использования в AI/ML платформах.
• Разработка и поддержка data pipelines.
• Реализация методов feature engineering.
• Поиск, оценка и приобретение дополнительных источников данных для использования в моделировании.
• Проактивное выявление возможностей для улучшения моделей и запуска новых проектов по моделированию.
• Ведение четкой и структурированной документации:
  • данных
  • методологий
  • результатов анализа.
• Автоматизация существующих процессов для повышения общей эффективности.
• Проведение ad-hoc аналитики для поддержки маркетинговых и дистрибуционных инициатив.
• Поиск инновационных подходов и оптимизационных решений, которые могут привести к трансформации бизнеса, увеличению продаж и росту прибыли.

Требования:Образование и опыт:

• Магистерская степень в одной из областей:
  • статистика
  • экономика
  • математика
  • data science
  • или смежные дисциплины
• Опыт работы в маркетинговой аналитике или моделировании поведения клиентов.
• 5–7 лет опыта в Data Science , включая практический опыт работы с Machine Learning:
  • scikit-learn
  • TensorFlow
  • PyTorch
  • DataRobot
  • Databricks
• Опыт работы с Generative AI.
• Опыт автоматического развертывания и мониторинга моделей.

Технические навыки:

• Опыт работы с облачными платформами:
  • AWS
  • Azure
  • Google Cloud
• Опыт работы с Big Data технологиями:
  • Spark
  • Hadoop
• Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и их применения в автоматизированных системах.
• Опыт использования продвинутых методов моделирования:
  • ensemble методы
  • анализ временных рядов
  • вероятностное моделирование
• Высокий уровень владения:
  • Python или R (для статистического анализа, разработки моделей и автоматизации процессов)
  • SQL (для извлечения и обработки данных)
• Опыт работы с инструментами визуализации данных:
  • Power BI
  • Tableau
  • или аналогичными инструментами
• Навыки автоматизации аналитической визуализации.

Дополнительные профессиональные навыки:

• Опыт межфункционального взаимодействия и работы с различными командами.
• Понимание agile-методологий и принципов управления проектами.
• Навыки коммуникации со стейкхолдерами.
• Дополнительная подготовка или академическая специализация в областях:
  • непараметрической статистики
  • методов ресэмплинга
  • байесовских методов для анализа малых выборок
• Опыт применения:
  • sequential testing
  • multi-armed bandit методов для извлечения максимальной информации из ограниченных выборок в маркетинговых задачах.
• Способность объяснять сложные технические результаты понятным и доступным языком для разных аудиторий.
• Умение сохранять баланс между стратегическим видением и операционными задачами.
• Высокий уровень внимательности к деталям, включая:
  • поддержание точности и согласованности data science активов
  • актуализацию документации
  • выявление и устранение проблем качества данных.
• Проактивность и способность самостоятельно определять приоритетные задачи с высоким бизнес-эффектом.
• Навыки убедительной и лаконичной презентации аналитических результатов.

Будет преимуществом:

• Опыт работы в страховой или финансовой индустрии.
• Опыт использования Generative AI в задачах предиктивного моделирования.
• Знание:
  • моделей маркетинговой атрибуции
  • маркетинговых mix-моделей
  • моделей расчета customer lifetime value
  • моделей прогнозирования оттока клиентов.
• Опыт работы с MLOps и автоматическим деплоем моделей.
• Опыт использования Git для контроля версий.
• Опыт настройки CI/CD для аналитического кода.
• Понимание принципов оценки рисков и актуарного моделирования.

Показать контакты