- Активная поддержка профсоюза: социальные гарантии, помощь всложных жизненных ситуациях, подарки к праздникам, возможности для раскрытия творческого потенциала

- Вакансия размещена на сайте ГСЗ: https://gsz.gov.by/registration/employer/vacancy/create-future/18675/detail-public/

Требование к кандидатам

- Высшее экономическое/математическое образование

- Способность принимать решения с ориентацией на результат

- Опыт работы в data science

- Знание алгоритмов машинного обучение

- Знание математической статистики и разделов математики (линейная алгебра, математического анализа)

- Владение SQL (where, group by, having, подзапросы, все виды join, оконные функции)

- Уверенное использование Python, включая ООП (библиотеки pandas, numpy, matplotlib, seeborn, scikit-learn, pytorch, keras, tensorflow ) и/или R библиотеки (tidyverse, tidymodels, datatable, ggplot2, keras, tensorflow )

- Опыт работы с ML-инфраструктурой, внедрения моделей

Задачи

- Анализ функционала в части управления банковскими рисками на предмет использования современных LLM моделей. Анализ требований (от сбора данных до промтов) до возможности внедрения LLM моделей.

- Разработка, сопровождение и валидация моделей машинного обучения в рамках управления банковскими рисками

- Взаимодействовать с внутренними и/или внешними разработчиками по развертыванию моделей машинного обучения на уровне Банка

- Подготовка и валидация данных для целей применения (построения) предиактивных моделей и моделей машинного обучения. Трансформация, загрузка и объединение данных из разных источников.

- Участие в создании и развитии ML-инфраструктуры

- Разработка и внедрение пайпланов обработки данных и обучение моделей

- Участие в рабочих группах банка по вопросам, связанным с внедрением машинного обучения и искусственного интеллекта

- Разработка и сопровождение ЛПА, регламентирующих работу с данными, концепции разработки и валидации моделей машинного обучения

мы предлагаем