Usamos cookies técnicos e estatísticas de visitas: Yandex Metrica e o registro de visitas desidentificado do Zorky. Nunca vendemos dados. Mais sobre cookies e estatísticas.
O Zorky está em modo de teste: tudo é grátis. Este site é só uma demo: nomes de empresas, links e seu feed pessoal ficam disponíveis depois do cadastro. Cadastre-se →
ZorkyZorky
Português
@termdocs
← Todas as vagas

Ведущий специалист по анализу данных

LeadofficeАстана, KZhoje
Análises de mercado
📊 AI / ML / Data Science: salários e demanda no mercado
Stack
pythonsqlxgboost
Detalhes
Regime
Tempo integral
Experiência
5+ anos
Mostrar empresa e link
Grátis, depois de entrar.
Candidatar-se
Envie seu currículo: empregadores e recrutadores de vários países que procuram o seu perfil poderão falar com você diretamente.
Enviar seu currículo →
Descrição
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,
Descrição completa, empresa e link para se candidatar: depois de entrar. Entrar
Os contatos do empregador (e-mail/telefone/telegram) ficam ocultos na prévia pública. Envie seu currículo para que os empregadores possam falar com você diretamente.
Pergunta urgente? Escreva para @termdocs