Używamy techniczne pliki cookie i statystyki odwiedzin: Yandex Metrica i zanonimizowany dziennik odwiedzin Zorky. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Ta strona to tylko demo: nazwy firm, linki i osobiste zestawienie ofert otwierają się po rejestracji. Zarejestruj się →
ZorkyZorky
Polski
@termdocs
← Wszystkie oferty

Ведущий специалист по анализу данных

LeadofficeАстана, KZdziś
Analityka rynku
📊 AI / ML / Data Science: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
pythonsqlxgboost
Szczegóły
Wymiar pracy
Pełny etat
Doświadczenie
od 5 lat
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis
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,
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs