Data Scientist

Bu gün

Skorlamalar və proqnozlaşdırma üçün maşın öyrənməsi modellərinin yaradılması və tətbiqi.
Məlumat mənbələrini (maliyyə, tranzaksiya, demoqrafik və davranış məlumatları) istifadə edərək düzgün proqnozlar qurmaq.
Böyük məlumatların işlənməsi, təhlili və proqnozlaşdırıcı modellərin yaradılması və təkmilləşdirilməsi.
Məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, təmizlənməsi, çevrilməsi və normallaşdırılması.
Maşın öyrənməsi alqoritmlərini tətbiq edərək modelləri qurmaq və optimallaşdırmaq (məsələn, qərar ağacları, təsadüfi meşə, gradient artırma, neyron şəbəkələri).
Modellərin keyfiyyətini qiymətləndirmək və yaxşılaşdırmaq üçün müxtəlif metrikalardan istifadə (precision, recall, F1-score, ROC-AUC və digər metrikalar).
Modellərin izlənməsi və yenilənməsi üçün proseslərin yaradılması və tətbiqi.
Data analitiklər və data mühəndisləri komandası ilə sıx əməkdaşlıq edərək modellərin istehsalata inteqrasiyasını təmin etmək.

Kompüter elmləri, statistika, riyaziyyat və ya əlaqəli sahələr üzrə bakalavr və ya magistr dərəcəsi.
Maşın öyrənməsi və süni intellekt modelləri ilə ən azı 3 il iş təcrübəsi.
Risklərin qiymətləndirilməsi, proqnozlaşdırma və ya skorlamalar (məsələn, kredit skorlaması) sahəsində modellərin inkişafı üzrə təcrübə.
Python və məlumatların təhlili və maşın öyrənməsi kitabxanaları (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch) üzrə əla biliklər.
SQL biliyi və əlaqəli və əlaqəsiz məlumat bazaları ilə iş təcrübəsi.
Böyük məlumatlarla işləmək təcrübəsi, məsələn, Apache Spark, Hadoop, Dask kimi platformalarda təcrübə.
Modellərin istehsalat mühitinə tətbiqi üçün Docker və Kubernetes kimi texnologiyalardan istifadə təcrübəsi.
Maşın öyrənməsi alqoritmləri üzrə məlumat (gradient artırma, təsadüfi meşə, qərar ağacları, neyron şəbəkələri, SVM).
Mürəkkəb məlumatları analiz etmək və faydalı nəticələr əldə etmək bacarığı.
Modellərin keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün metrikalarla iş təcrübəsi (accuracy, precision, recall, F1-score, ROC-AUC).
A/B testləri və hiperparametr optimallaşdırması sahəsində biliklər.
Müxtəlif sahələrdən olan komandalarla işləmə təcrübəsi, biznes analitikləri və məlumat mühəndisləri ilə əməkdaşlıq.