Əsas vəzifələr:

• Sığorta qiymətlənməsi, risk analizi və müştəri analitikası üçün proqnoz və maşın öyrənməsi modellərinin hazırlanması və tətbiqi
• Generalized Linear Models (GLM) əsasında risk və pricing modellərinin qurulması və optimallaşdırılması
• Propensity-to-buy (PTB), uplift və müştəri davranış modellərinin hazırlanması və təkmilləşdirilməsi
• Python ekosistemindən istifadə edərək (pandas, numpy, scikit-learn, statsmodels və s.) modellərin hazırlanması
• Dataiku DSS platformasında data preparation, model development və deployment proseslərinin idarə olunması
• Feature engineering, model validation və model performansının monitorinqi
• Biznes və məhsul komandaları ilə sıx əməkdaşlıq edərək analitik nəticələrin biznes qərarlarına inteqrasiyası
• Modellərin istehsal mühitinə yerləşdirilməsi və onların davamlı monitorinqi
• Data science və ML layihələrində texniki best-practice-lərin tətbiqi

Tələblər:

• Riyaziyyat, statistika, kompüter elmləri, data science və ya oxşar sahədə ali təhsil
• Minimum 3+ il data science və ya machine learning təcrübəsi
• GLM və statistik modelləşdirmə üzrə güclü təcrübə
• Propensity, uplift və müştəri davranışı modelləri ilə praktiki iş təcrübəsi
• Python və data science stack üzrə güclü bilik (pandas, numpy, scikit-learn və s.)
• SQL və böyük həcmli məlumatlarla işləmə təcrübəsi
• Dataiku və ya oxşar ML platformaları ilə iş təcrübəsi
• Modelin hazırlanmasından istifadəyə verilməsinə qədər tam ML pipeline üzərində işləmək bacarığı.

Arzuolunan bilik və təcrübə:

• Sığorta analitikası və pricing modelləri üzrə təcrübə
• A/B testləri, causal inference və uplift modeling yanaşmaları üzrə bilik
• Generative AI, Computer Vision və əlaqəli ML sahələrində təcrübə
• MLOps və model deployment\monitoring prosesləri üzrə biliklər

Maraqlanan namizədlər Müraciət Et düyməsində göstərilən link üzərindən müraciətlərini göndərə bilərlər.