Təsvir

• Daxili və xarici mənbələrdən: əməliyyat məlumatları, müştəri biznes məlumatları, kredit bürosu məlumatları və s. məlumatları çıxarmaq.
• Şəxsi və qeyri-şəxsi məlumatları hazırlamaq (düzəltmə və redaktə etmə);
• Komanda üzvlərinə təlim vermək və praktiki (kod yazma) prosseslərlə təmin etmək.
• Həllər hazırlamaq üçün çoxsaylı mənbələrdən (həm daxili, həm də xarici mənbələrdən strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatlar: əməliyyat məlumatları, müştəri biznes məlumatları, kredit bürosu məlumatları və s.) məlumatları şərh etmək və təhlil etmək.
• Bankın məhsul və proseslərini təkmilləşdirmək üçün yeni modellərin hazırlamaq(seçilmiş model nümunələri: risklərin qiymətləndirilməsi, meyl modelləri, müştəri seqmentasiyası və s.)
• Mühəndislik və məhsul inkişaf qrupları ilə əməkdaşlıq etmək
• Modelləri səhmdarlara təqdim etmək, qərar qəbul etmə məqsədləri üçün əlçatan şəkildə izah etmək.

Tələblər

• Bakalavr / magistr dərəcəsi: Analitik disiplininlər üzrə (məsələn, statistik, riyaziyyat və ya ekonometriya, fizika və ya hər hansı əlaqədar sahədə);
• Məlumat analizi və maşın öyrənmə texnologiyalarından istifadə edərək müvəffəqiyyətlə tamamlanmış layihələr;
• Statistik kompüter dillərindən istifadə edərək 3+ il peşəkar təcrübə və məlumat analizi və maşın öyrənmə kitabxanaları (aşağıdakilerden ən az birində: Python (Pandas, NumPy, scikit-learn, Scipy, TensorFlow) və ya R) üzrə mükəmməl bilik;
• Əlavə proqramlaşdırma dilləri və məlumat analitikası alətləri (SQL, Alteryx və digər) üzrə 3+ il təcrübə;
• Maşın öyrənmə, statistik və məlumat mədənçilik texnikaları üzrə irəliləmiş bilik və onların istifadəsində güclü təcrübə;
• Müxtəlif bank məsələlərini və bankçılıqda analitika istifadəsini başa düşmək;
• Komandalar arasında əlaqə üçün mükəmməl yazılı və şifahi ünsiyyət bacarıqları;
• Azərbaycan və İngilis dillərində sərbəst (şifahi və yazılı); Rus dilində iş bilgisi üstünlük hesab ediləcək.