Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Описание вакансии
Задачи:
— Разрабатывать и внедрять ML-модели для прогнозирования поведения клиентов-физических лиц и розничного продуктового портфеля Банка
— Рассчитывать ожидаемые денежные потоки по кредитным и пассивным продуктам Банка
Требования:
— Опыт работы в банковской сфере
— Опыт разработки и внедрения ML-моделей от сырых данных до production
— Работа с табличными данными
— Свободное владение Python: Pandas, NumPy, Matplotlib (или аналогичными инструментами визуализации)
— Знание SQL: оконные функции, сложные JOIN, оптимизация запросов к БД
— Хорошее владение ML-библиотеками: CatBoost, LightGBM, XGBoost, Scikit-learn
— Умение проводить стресс-тесты и А/В-тесты
— Понимание особенностей розничных банковских бизнес-процессов
— Преимуществом будет знание MLflow, Airflow, Butch Scoring, Docker, Spark / PySpark
Условия:
— Офисный формат работы
— Офис в центре Москвы
Контакты работодателя доступны по кнопке «Откликнуться» после входа.
Мэтч и сопроводительное
Сравним вакансию с вашим действующим резюме и составим письмо под эту роль.
Сейчас в каталоге 449 вакансий по этому направлению, удалённо можно работать в 23%.
Зарплата здесь не указана. Медиана по направлению: 223 000 $ в год. У половины вакансий от 200 000 $ до 332 000 $ (вакансий с вилкой: 27).
Навыки этой вакансии, которые чаще всего просят по направлению: Python (23%), SQL (16%), Pandas (7%), scikit-learn (6%), Numpy (4%), Airflow (3%). В скобках доля вакансий направления.