Data Scientist
Работодатель · UNION Biztosító
Математик
Разработчик программного обеспеченияСистемный аналитикПолнаяБудапешт
В Union вы присоединитесь к недавно созданной команде, которая работает над проектом с нуля по созданию современной корпоративной платформы ИИ и данных масштаба предприятия. Команда создает централизованную платформу Data Lakehouse (DLH), обеспечивающую масштабируемую и безопасную основу для управления корпоративными данными, аналитики и рабочих нагрузок ИИ/МО.
Задачи
- Сотрудничество с бизнес-подразделениями для выявления возможностей и преобразования бизнес-задач в практические кейсы Data Science и ИИ.
- Проектирование, разработка и оценка моделей машинного обучения с использованием статистических методов, а также техник обучения с учителем и без учителя.
- Разработка решений предиктивной аналитики для таких бизнес-задач, как анализ поведения клиентов, оценка рисков, прогнозирование и оптимизация процессов.
- Исследование и внедрение решений на базе генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM), включая технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG) и интеллектуальную автоматизацию.
- Проведение разведочного анализа данных (EDA), конструирование признаков (feature engineering) и экспериментирование с моделями на больших и сложных наборах данных.
- Разработка масштабируемых и повторно используемых компонентов Data Science с использованием Python, SQL и Azure Databricks.
- Сотрудничество с Data Engineer и Cloud Platform Engineer для развертывания, мониторинга и постоянного совершенствования моделей машинного обучения в продакшене.
- Обеспечение качества, интерпретируемости и надежности моделей с помощью соответствующих методов оценки, валидации и мониторинга.
- Презентация аналитических выводов, производительности моделей и влияния на бизнес техническим и нетехническим стейкхолдерам.
- Вклад в развитие передовых практик Data Science, повторно используемых методологий и постоянное совершенствование корпоративной платформы ИИ и данных.
Требования
- 3 года опыта работы в сфере Data Science, прикладного машинного обучения, углубленной аналитики или смежной области.
- Уверенный практический опыт работы с Python и SQL, включая популярные библиотеки Data Science, такие как pandas, NumPy и scikit-learn.
- Глубокое понимание статистики, теории вероятностей, алгоритмов машинного обучения и методов прогнозирующего моделирования.
- Подтвержденный опыт разработки и оценки моделей обучения с учителем и без учителя, включая классификацию, регрессию и кластеризацию.
- Опыт конструирования признаков, предварительной обработки данных, валидации моделей и оценки их производительности.
- Практический опыт работы с большими, сложными наборами данных и объединения данных из нескольких источников.
- Опыт работы с решениями на базе генеративного ИИ, больших языковых моделей (LLM) или обработки естественного языка (NLP).
- Знакомство с облачными платформами данных и распределенной обработкой данных, желательно Microsoft Azure и Databricks.
- Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git, и практиками командной разработки ПО.
- Способность трансформировать бизнес-требования в аналитические задачи и доступно объяснять сложные технические концепции бизнес-заказчикам.
- Сильные аналитические способности и навыки решения проблем, способность работать самостоятельно и нести полную ответственность за инициативы Data Science от начала до конца.
- Отличное владение профессиональным английским языком.