Data Scientist (риски)

Мы - Центр развития искусственного интеллекта Ингосстраха . Развиваем продукты в области рисков, customer-relations, компьютерного зрения и обработки естественного языка.

Одна из команд центра - офис моделирования поведенческих сценариев - занимается "классическим" ML: топовые фреймворки, бустинги, нейросетки, но на табличных данных. Решения за миллисекунду, террабайты BigData, персональные HPC-кластеры, GPU-вычисления - это современное видение направлений рисков (скоринговые модели, предсказание тяжести страховых случаев, антифрод и др.) и взаимодействия с клиентами (look-a-like и response модели, next best offer/next best action и др.)

Для внедрения передовых методов ML по направлению Риски ищем в команду Data Scientis t.

Присоединившись к нам Вы будете:

• Создавать модели реального времени скоринга убытков и тарификации.

• Разрабатывать модели - регрессионные и классификационные.

• Участвовать в разработке и стандартизации ML-пайплайнов.

• Осуществлять полный цикл построения и внедрения анкетных и поведенческих скоринговых моделей.

• Мониторить и валидировать действующие скоринговые модели.

• Строить отчетность по моделям (стабильность, предсказательная сила моделей и т.д.).

• Анализировать качество скоринговых моделей внешних сервисов.

Мы ждем от вас:

• Опыта работы по направлению от 2х лет;

• Знания SQL;

• Опыта работы с Python;

• Уверенного понимания методов машинного обучения;

• Четкого понимания метрик качества работы моделей и их интерпретации;

• Знания математической статистики и теории вероятностей;

• Наличия высшего образование по одному из направлений: прикладная математика, ИТ, экономика, анализ данных и похожих (преимуществом будет – НИУ ВШЭ, ИТМО, МГУ, МФТИ, МГТУим. Баумана, СПбГУ).

Будет плюсом:

• Релевантный опыт работы в банковском/страховом секторе;

• Опыт работы по направлению Риски;

• Участие в разработке open sourсe библиотек, пройденные за последний год оффлайн и онлайн курсы (Coursera, Udemy, Yandex Практикум и…