Starszy Analityk Data Mining

Jako członek squadu MLOps będziesz odpowiedzialny/a za:

• Projektowanie i przeprowadzanie eksperymentów modelarskich, budowę prototypów oraz industrializację rozwiązań uczenia maszynowego w ramach istniejącego systemu na platformie Azure Databricks.
• Zespołową pracę nad wdrożeniem systemu rekomendacyjnego dla komunikacji digital z klientami, jak również budowę modeli typu propensity, price sensitivity.
• Ocenę wyników eksperymentów i modeli, identyfikację i rozwiązywanie problemów z ich jakością.
• Konstrukcję zoptymalizowanych pipeline"ów z danymi do procesu inferencji.
• Utrzymanie modeli rozumiane jako monitoring statystycznych wskaźników jakościowych, ale również rozwiązywanie napotkanych problemów technicznych związanych z procesami MLOps w platformie.
• Wsparcie merytoryczne zespołu w rozwoju modeli oraz w poszerzaniu wiedzy w obszarze Machine Learning.
• Przeprowadzanie testów oraz optymalizacji dla modeli i algorytmów uczenia maszynowego.
• Rozszerzanie istniejących bibliotek ML i frameworków. 

Członkowie chapteru pracują w squadzie Tribe CLV odpowiadającym za dostarczanie modeli statystycznych mających na celu wsparcie i optymalizację procesów CRM w obszarze komunikacji marketingowej klasycznej oraz digital. Zespół przetwarza wiedzę o klientach poprzez analizę profili klientów oraz modelowanie statystyczne z użyciem metod uczenia maszynowego. Powyższe działania mają na celu ciągłe usprawnianie efektywności komunikacji z Klientami w celu osiągania jak największej wartości zdefiniowanej jako Customer Lifetime Value oraz wsparcie w podejmowaniu decyzji strategicznych banku.

Poszukujemy osób, które:

• mają wiedzę ekspercką dotyczącą modelowania zjawisk behawioralnych klientów banku.
• znają różne metody analizy danych, wielowymiarowej analizy statystycznej oraz modelowania (m.in. analizy modelowanych zjawisk, testy A/B, symulacje, budowa segmentów, budowa modeli klasyfikacyjnych oraz regresyjnych). Atutem będzie znajomość sieci neuronowych oraz algorytmów rekomendacyjnych.
• mają dobry warsztat narzędziowy (m.in. SQL, Python, Spark, MLflow). Atutem będzie doświadczenie w pracy na platformie Azure Databricks.
• sprawnie komunikują się i posiadają duże zdolności interpersonalne.
• chętnie dzielą się wiedzą i doświadczeniem, praca z ludźmi sprawia im przyjemność.
• potrafią zarówno syntetyzować jak i dekomponować złożone problemy - są ukierunkowane na znalezienie i wdrożenie rozwiązania.
• chętnie obserwują trendy i zmiany rynkowe i potrafią przekuć tę wiedzę w rozwiązania wspierające rozwój obszaru CRM.
• są dobrze zorganizowane - potrafią zbudować plan działań i konsekwentnie go realizować.