описание
Навыки: SQL, Python, Английский язык, Машинное обучение, PowerBI, Анализ данных, Tableau. Квалификация: Senior. Специализации: Ученый по данным.
**Axiom Pro** — международная компания в области подбора и предоставления IT-специалистов и аналитических экспертов для технологических и data-driven компаний. Мы работаем с международными партнёрами и помогаем им строить сильные команды для разработки, аналитики и инновационных проектов.
Сейчас мы ищем **Data Scientist (Modeling & Analytics)** для нашего партнёра.
В этой роли Вы будете отвечать за разработку статистических моделей и проведение аналитических исследований, направленных на рост продаж и увеличение количества страховых полисов компании.
Вы будете работать в тесном взаимодействии с маркетинговыми командами, менеджерами по маркетингу, аналитиками данных и другими Data Scientist для определения бизнес-задач, сбора и обработки данных, построения и поддержки моделей, а также оценки их эффективности.
Для успешного выполнения задач требуется уверенное владение:
- SQL для работы с данными
- SageMaker или другими AI/ML инструментами для построения моделей
- Python или R для анализа данных
- инструментами визуализации (например, Power BI) для мониторинга и оценки эффективности моделей
**Основные обязанности:**
- Разработка, поддержка и автоматизация моделей прогнозирования:вероятности покупки
- стоимости страхового полиса
- оттока / удержания клиентов
- cross-sell и up-sell
- next best action
- других моделей поведения клиентов
Использование внутренних данных компании, данных переписи населения, агрегированных внешних данных и макроэкономических данных.Подготовка рекомендаций для маркетинговых стратегий распределения каналов на основе данных и моделей.Проведение продвинутого **exploratory data analysis (EDA)**.Анализ **интерпретируемости и объяснимости моделей (model interpretability and explainability)**.Использование метрик оценки качества моделей, включая:
- precision
- recall
- F1 score
Проведение **A/B-тестирования**, разработка экспериментальных дизайнов и количественных метрик для улучшения моделей.Применение требований **конфиденциальности и регулирования данных**, включая GDPR и CCPA.Использование принципов **этичного AI**, а также методов **обнаружения и устранения bias в моделях**.Проведение анализа эффективности моделей и маркетинговых кампаний как на тестовых выборках, так и после внедрения моделей в продакшн.Прогнозирование результатов маркетинговых кампаний на основе моделей и проверка прогнозов по фактическим данным.Взаимодействие с архитекторами данных и инженерами данных для обеспечения качества данных:
- чистоты
- полноты
- корректности
- пригодности для использования в AI/ML платформах.
Разработка и поддержка **data pipelines**.Реализация методов **feature engineering**.Поиск, оценка и приобретение дополнительных источников данных для использования в моделировании.Проактивное выявление возможностей для улучшения моделей и запуска новых проектов по моделированию.Ведение четкой и структурированной документации:
- данных
- методологий
- результатов анализа.
Автоматизация существующих процессов для повышения общей эффективности.Проведение **ad-hoc аналитики** для поддержки маркетинговых и дистрибуционных инициатив.Поиск инновационных подходов и оптимизационных решений, которые могут привести к трансформации бизнеса, увеличению продаж и росту прибыли.
**Требования:**
**Образование и опыт:**
- Магистерская степень в одной из областей:статистика
- экономика
- математика
- data science
- или смежные дисциплины
Опыт работы **в маркетинговой аналитике или моделировании поведения клиентов**.**5–7 лет опыта в Data Science**, включая практический опыт работы с Machine Learning:
- scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- DataRobot
- Databricks
Опыт работы с **Generative AI**.Опыт автоматического развертывания и мониторинга моделей.
**Технические навыки:**
- Опыт работы с облачными платформами:AWS
- Azure
- Google Cloud
Опыт работы с Big Data технологиями:
- Spark
- Hadoop
Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и их применения в автоматизированных системах.Опыт использования продвинутых методов моделирования:
- ensemble методы
- анализ временных рядов
- вероятностное моделирование
Высокий уровень владения:
- Python или R (для статистического анализа, разработки моделей и автоматизации процессов)
- SQL (для извлечения и обработки данных)
Опыт работы с инструментами визуализации данных:
- Power BI
- Tableau
- или аналогичными инструментами
Навыки автоматизации аналитической визуализации.
**Дополнительные профессиональные навыки:**
- Опыт межфункционального взаимодействия и работы с различными командами.
- Понимание agile-методологий и принципов управления проектами.
- Навыки коммуникации со стейкхолдерами.
- Дополнительная подготовка или академическая специализация в областях:непараметрической статистики
- методов ресэмплинга
- байесовских методов для анализа малых выборок
Опыт применения:
- sequential testing
- multi-armed bandit методов для извлечения максимальной информации из ограниченных выборок в маркетинговых задачах.
Способность объяснять сложные технические результаты понятным и доступным языком для разных аудиторий.Умение сохранять баланс между стратегическим видением и операционными задачами.Высокий уровень внимательности к деталям, включая:
- поддержание точности и согласованности data science активов
- актуализацию документации
- выявление и устранение проблем качества данных.
Проактивность и способность самостоятельно определять приоритетные задачи с высоким бизнес-эффектом.Навыки убедительной и лаконичной презентации аналитических результатов.
**Будет преимуществом:**
- Опыт работы в **страховой или финансовой индустрии**.
- Опыт использования **Generative AI** в задачах предиктивного моделирования.
- Знание:моделей маркетинговой атрибуции
- маркетинговых mix-моделей
- моделей расчета customer lifetime value
- моделей прогнозирования оттока клиентов.
Опыт работы с **MLOps и автоматическим деплоем моделей**.Опыт использования **Git для контроля версий**.Опыт настройки **CI/CD для аналитического кода**.Понимание принципов **оценки рисков и актуарного моделирования**.
