Специалист по качеству данных (Data Quality)
В архиве с 26 августа 2020
Требуемый опыт работы: 1–3 года
Полная занятость, полный день
Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
1-е место
В Рейтинге работодателей hh.ru
Победитель
Премии HR-Бренд
Москва, Технопарк, проспект Андропова, 18к6
Вакансия в архиве
Работодатель, вероятно, уже нашел нужного кандидата и больше не принимает отклики на эту вакансию
Похожие вакансии в этой компании
Опыт от 1 года до 3 лет
Управление и координация функции разметки данных. Подготовка различной аналитики функции разметки. Управление внутренними и внешними проектами по направлению разметки данных.
Образование: высшее. Глубокое понимание функциональных особенностей процесса разметки данных в рамках обучения моделей искусственного интеллекта. Знание основ ML и AI.
Опыт от 1 года до 3 лет
Разработка отчетности. Оценка эффективности проводимых кампаний. Подготовка аналитических материалов для руководства подразделения. Ad hoc аналитика.
Высшее образование. Опыт работы в аналитике/банках от 2-ух лет. Понимание розничного банковского бизнеса. Хорошее знание SQL.
Опыт от 3 до 6 лет
Разрабатывать хранилища данных. Сопровождать существующую программную систему, поддержка пользователей. Анализировать бизнес-процессы банка и существующего банковского ПО. Разрабатывать ETL-процессы.
Опыт работы с реляционными СУБД : MS SQL, Oracle, MySQL, PostgreSQL. Навык работы с инструментами миграции данных, таких как SSIS.
Опыт от 3 до 6 лет
Модели склонности и поддержки продаж (управление коммуникациями по продажам, выявление склонных к покупке продуктов банка клиентов). Продуктовый кошелек клиента.
Уверенный использование технологического стека: python, LightGBM/XGBoost/CatBoost, sklearn, pandas, numpy + sql + git. Знание Spark, Hadoop, Hive.
Опыт от 3 до 6 лет
Исследовать и анализировать новые внутренние источники данных в банке, включая использование специализированных инструментов и сотрудничество с различными отделами для разработки...
Высшее образование (техническое, математическое, экономическое). Опыт работы в сфере IT, связанный с работой баз данных - не менее 1,5 лет.
Опыт от 1 года до 3 лет
Создание и аналитика баз размеченных данных. Визуализация наглядных метрик в разрезах: качество/динамика/... (Power BI). Написание скриптов для сравнения разметки.
Образование: высшее, неполное высшее, среднее профессиональное. Глубокое понимание функциональных особенностей процесса разметки данных в рамках обучения моделей искусственного интеллекта.
Похожие вакансии
Москва, Верхние Котлы
Опыт от 3 до 6 лет
Быстрые итерации (релизы раз в 2 недели). Обсуждение и тестирование гипотез совместно с клиентом. Проверка качества кода (code review).
Имеешь опыт разработки python в большой ИТ компании или стартапе на стадии роста. Знаешь современные методы анализа данных, в т...
Без опыта
Анализ клиентской базы и выявление зависимостей между параметрами клиентов и последующими оттоком/докупками. Сегментация клиентской базы УК. Анализ эффективности регулярных...
Высшее техническое/математическое образование. Отличное знание SQL и баз данных. Знание математической статистики, предиктивной аналитики и опыт их применения на...
Москва, Дмитровская
Опыт от 1 года до 3 лет
Прими участие в собеседовании с командой.
Хорошо знает математику и владеет основами статистики. Использует в своей работе язык программирования Python или R (желательно). Не боится большой...
Опыт от 1 года до 3 лет
Изучать статьи в поисках лучших подходов к созданию рекомендаций в фудтехе. Выдвигать гипотезы по улучшению существующих алгоритмов рекомендаций, а также...
Имеешь совокупный опыт работы в ML от 2 лет. Имеешь уверенное владение Python и SQL. Git, Bash, Docker, Gitlab CI.
Опыт от 1 года до 3 лет
Можно из дома
Вы будете работать с продуктовой командой и помогать ей с поиском ответов на интересующие вопросы. Команда отвечает за то, какой...
Высшее образование. Аналитический склад ума, желание самостоятельно улучшать продукт и работать без четкого ТЗ. Знание SQL: подзапросы, объединения, агрегации, аналитические...
Опыт от 1 года до 3 лет
Исследовать новые источники данных, формировать новые признаки, проводить их оценку на значимость и стабильность во времени. Собирать выборки для обучения...
Профильное высшее образование. Хорошее знание теории вероятностей и статистики. Знание Python и основных библиотек (numpy, pandas, scipy, sklearn).
Открытый
Показывает отзывы от сотрудников
1-е место
В Рейтинге работодателей hh.ru
Победитель
Премии HR-Бренд
Москва, Технопарк, проспект Андропова, 18к6