Главный специалист

Главный специалист Информация о вакансии Должность Главный специалист Заработная плата 1445,28–3240,50 руб. Адрес рабочего местаг.Минск, р-н Фрунзенский, Притыцкого 60 корпус 2 Характер работы Постоянная Режим рабочего времени Одна смена Образование Высшее ОАО «Белгазпромбанк» Группа занятий Специалисты-профессионалы (консультанты) по финансовым и инвестиционным вопросам Характер работы Постоянная Режим рабочего времени Одна смена Количество мест 1 Заработная плата 1445,28–3240,50 руб. Ставка 1 Дополнительная информация Главный специалист отдела моделирования и инфраструктуры данных управления офис данных Адрес рабочего местаг.Минск, р-н Фрунзенский, Притыцкого 60 корпус 2 Требования к кандидату Образование Высшее Наличие опыта работы от (лет)5 Владение языком Английский: средний Другие пожелания к соискателюData Scientist / Machine Learning Engineer. Высшее математическое образование (прикладная математика, математическая статистика и т.п., предпочтительно диплом БГУ, БГУИР), или иное высшее образование при условии прохождения переподготовки на уровне высшего математического образования (прикладная математика, математическая статистика и т.п.). Стаж работы не менее 5 лет в финансовых учреждениях, в том числе опыт работы по направлению ML не менее 2 лет. Основную часть обязанностей будут составлять решение Data Science задач полного цикла (сбор требований заказчика, извлечение и анализ данных, разработка ML-моделей, развертывание и мониторинг) в разных доменах (tabular, Rec Sys, NLP, audio). Для этого потребуется: знание фундаментальных основ Data Science, понимание алгоритмов машинного обучения; уверенное владение Python, включая библиотеки для работы с данными (в т.ч. pandas, numpy, scikit-learn, catboost); опыт работы с Py Torch; развертывания (в виде пайплайнов или API-сервисов) и мониторинга ML-моделей; умение работать с реляционными базами данных (написание сложных SQL-запросов), владение git, Docker. Приветствуется опыт работы с LLM (RAG), навыки работы с BI-инструментами (Power BI), опыт A/B тестирования. Обязательное успешное прохождение тестового задания по SQL и ML. Хорошие коммуникативные навыки, навыки работы в команде, стрессоустойчивость. Безупречная деловая репутация. Сведения о нанимателе Совместное белорусско-российское открытое акционерное общество «Белгазпромбанк»Адрес 220121 г. Минск р-н Фрунзенский ул. Притыцкого д.60/2 Контактный ения и развития управления по работе с персоналом . Адрес рабочего местаг.Минск, р-н Фрунзенский, Притыцкого 60 корпус 2 Характер работы Постоянная Режим рабочего времени Одна смена Образование Высшее ОАО «Белгазпромбанк» Группа занятий Специалисты-профессионалы (консультанты) по финансовым и инвестиционным вопросам Характер работы Постоянная Режим рабочего времени Одна смена Количество мест 1 Заработная плата 1445,28–3240,50 руб. Ставка 1 Дополнительная информация Главный специалист отдела моделирования и инфраструктуры данных управления офис данных Адрес рабочего местаг.Минск, р-н Фрунзенский, Притыцкого 60 корпус 2 Требования к кандидату Образование Высшее Наличие опыта работы от (лет)5 Владение языком Английский: средний Другие пожелания к соискателюData Scientist / Machine Learning Engineer. Высшее математическое образование (прикладная математика, математическая статистика и т.п., предпочтительно диплом БГУ, БГУИР), или иное высшее образование при условии прохождения переподготовки на уровне высшего математического образования (прикладная математика, математическая статистика и т.п.). Стаж работы не менее 5 лет в финансовых учреждениях, в том числе опыт работы по направлению ML не менее 2 лет. Основную часть обязанностей будут составлять решение Data Science задач полного цикла (сбор требований заказчика, извлечение и анализ данных, разработка ML-моделей, развертывание и мониторинг) в разных доменах (tabular, Rec Sys, NLP, audio). Для этого потребуется: знание фундаментальных основ Data Science, понимание алгоритмов машинного обучения; уверенное владение Python, включая библиотеки для работы с данными (в т.ч. pandas, numpy, scikit-learn, catboost); опыт работы с Py Torch; развертывания (в виде пайплайнов или API-сервисов) и мониторинга ML-моделей; умение работать с реляционными базам