Nous utilisons cookies techniques et statistiques de visites: Yandex Metrica et le journal de visites anonymisé de Zorky. Nous ne vendons jamais de données. En savoir plus sur les cookies et les statistiques.
Zorky est en mode test : tout est gratuit. Ce site n'est qu'une démo : les noms d'entreprises, les liens et votre flux personnel s'ouvrent après inscription. Inscription →
ZorkyZorky
Français
@termdocs
← Toutes les offres

Ведущий специалист по анализу данных

LeadofficeАстана, KZ →il y a 3 j
Analyses du marché
📊 AI / ML / Data Science: salaires et demande sur le marché
Stack
pythonsqlxgboost
Détails
Contrat
Temps plein
Expérience
5 ans et plus
Afficher l'entreprise et le lien
Gratuit, après connexion.
Postuler
Déposez votre CV : des employeurs et recruteurs de différents pays qui cherchent votre profil pourront vous contacter directement.
Envoyer votre CV →
Description
Основные требования · Опыт работы: Более 5 лет профессионального опыта в роли Data Scientist. · Технические навыки: Уверенное владение Python и SQL для извлечения и обработки сложных данных, создания признаков (Feature Engineering) и статистического моделирования. · Машинное обучение: Практический опыт разработки и оценки классических статистических моделей и моделей машинного обучения, таких как XGBoost, линейная и логистическая регрессия. · Аналитические способности: Сильные навыки аналитического мышления и решения сложных задач, понимание метрик оценки моделей и опыт проведения исследований на основе данных. · Коммуникативные навыки: Отличные навыки устного и письменного общения, способность ясно и доступно объяснять сложные аналитические концепции. Чем предстоит заниматься · Разработка и совершенствование моделей: Проектирование, оценка и постоянное улучшение прогнозных моделей для выявления рисков, связанных с противодействием отмыванию денег (AML — Anti-Money Laundering) и безопасной игрой (Safer Gambling). · Анализ данных: Проведение исследовательского анализа данных (EDA) и целевых исследований для выявления аномалий в поведении пользователей и новых потенциальных рисков. · Взаимодействие с командами: Сотрудничество с командами комплаенса (Compliance) и управления операционными рисками для преобразования знаний о рисках в практические признаки (Features) для моделей машинного обучения. · Представление результатов: Чёткое и понятное объяснение аналитических методов,
Description complète, entreprise et lien pour postuler : après connexion. Se connecter
Les contacts de l'employeur (e-mail/téléphone/telegram) sont masqués dans l'aperçu public. Envoyez votre CV pour que les employeurs puissent vous contacter directement.
Question urgente ? Écrivez à @termdocs