Здесь вы можете найти информацию по комтенциям и понять уровень зарплат, где используется данное знание и где и как можно выучиться данной компетенции и не только самостоятельно. В том числе для начинающих "с нуля" и бесплатно.
Средняя зарплата в 2025 году
От 341 667 до 416 667 рублей
Близкие компетенции и навыки
Работодателям вместе с Машинное обучение обычно требуется еще и данные навыки:
От 1 до 3 лет 31.82 % От 3 до 6 лет 31.82 % Опыт не требуется 22.73 %
Занятость
Полная занятость на полный день 31.82 % Возможно временное оформление: договор услуг, подряда, ГПХ, самозанятые, ИП 22.73 % Полная занятость при удаленной работе (удаленка) 18.18 % Полная занятость, гибкий график 9.09 % Проектная работа/разовое задание, полный день 9.09 % Частичная занятость при удаленной работа 9.09 % Возможна подработка: сменами по 4-6 часов, по выходным или по вечерам 9.09 %
Взаимодействие с Заказчиком, организация и проведение сдачи результатов работ по проекту Заказчику
Подготовка и предобработка данных
Анализ и чистка данных
Поиск закономерностей в датасетах и наборах данных
Участие в генерации признаков и целевого события для моделей машинного обучения
Построение математических моделей и алгоритмов, разработка методик анализа данных
Построение моделей машинного обучения с применением статистических методов и методов машинного обучения (нейронные сети)
Ведение документации по проектам в области технического зрения
Разработка решений по проектам машинного обучения с применением современных языков программирования и современных фреймворков
Детектирование и классификация объектов на изображениях
Анализ требований к системам технического зрения
Представление данных и визуализация
Подготовка нейросетей
Проводить углубленный статистический анализ, результаты которого позволяют формулировать практические рекомендации, выявлять тенденции и проводить оценку эффективности;
Построение дополнительных отчетов и аналитик для андеррайтинга в SAS и Excel
Создавать воспроизводимые, интерпретируемые, динамические масштабируемые модели
Выполнять качественное описание всех этапов решений задач ПА с применением единых средств планирования и документации
Обеспечивать мониторинг разработанных моделей;
Отвечать за прохождение валидации материальных/регуляторных моделей и своевременное устранение выявленных недостатков;
Обеспечивать внедрение разработанных моделей в технологический стек бизнес-заказчика, формулируя требования, проводя сверку (приёмку), обеспечивая поддержку (дообучение/переработку моделей по необходимости)
Оказывать поддержку бизнес-заказчикам в разъяснении особенностей проектирования, функционирования и результатов использования разрабатываемых аналитических моделей и решений.
Построение и курирование GLM моделей с использованием EMBLEM и Radar
Выгрузка актуарных отчетов для всех линий бизнеса
Прогнозирование убыточности, выявление нежелательных сегментов, Интеграция данных из разных источников (КИАС, B2B) и подключение внешних источников данных для аналитики и интеграции в систему принятия решений
Подготовка моделей
Мониторинг качества данных и внесение предложений по его улучшению
Проведение ретро-тестов внедряемых скорингов
отлично знаете математическую статистику и теорию вероятностей
умеете работать с данными на Python и SQL и знакомы с популярными библиотеками для машинного обучения
разбираетесь в устройстве методов машинного обучения и успешно применяли их для решения бизнес-задач
умеете строить надежные пайплайны данных
умеете и любите решать сложные проблемы, аргументированно отстаиваете свою точку зрения
Работа с бизнесом над задачами Машинного Обучения
Выбор оборудования в соответствии с требованиями к СТЗ
Разрабатывать, создавать, тестировать и внедрять модели и алгоритмы, которые поддерживают аналитические решения в Банке;
Совместная работа над проектами в команде
Написание отчетов и составление прогнозов
Управление проектами по разработке ПО и/или внедрению платформенных решений
Проектирование архитектуры системы, выбор средств реализации.
Достижение целей проекта и этапов проекта в заданные сроки
Ведение план-графика проекта
Постановка и контроль выполнения задач проектной группой
Формирование еженедельной отчетности по проекту
Взаимодействие с Заказчиком, организация и проведение сдачи результатов работ по проекту Заказчику
Подготовка и предобработка данных
Анализ и чистка данных
Поиск закономерностей в датасетах и наборах данных
Участие в генерации признаков и целевого события для моделей машинного обучения
Построение математических моделей и алгоритмов, разработка методик анализа данных
Построение моделей машинного обучения с применением статистических методов и методов машинного обучения (нейронные сети)
Ведение документации по проектам в области технического зрения
Разработка решений по проектам машинного обучения с применением современных языков программирования и современных фреймворков
Детектирование и классификация объектов на изображениях
Анализ требований к системам технического зрения
Представление данных и визуализация
Подготовка нейросетей
Проводить углубленный статистический анализ, результаты которого позволяют формулировать практические рекомендации, выявлять тенденции и проводить оценку эффективности;
Построение дополнительных отчетов и аналитик для андеррайтинга в SAS и Excel
Создавать воспроизводимые, интерпретируемые, динамические масштабируемые модели
Выполнять качественное описание всех этапов решений задач ПА с применением единых средств планирования и документации
Обеспечивать мониторинг разработанных моделей;
Отвечать за прохождение валидации материальных/регуляторных моделей и своевременное устранение выявленных недостатков;
Обеспечивать внедрение разработанных моделей в технологический стек бизнес-заказчика, формулируя требования, проводя сверку (приёмку), обеспечивая поддержку (дообучение/переработку моделей по необходимости)
Оказывать поддержку бизнес-заказчикам в разъяснении особенностей проектирования, функционирования и результатов использования разрабатываемых аналитических моделей и решений.
Построение и курирование GLM моделей с использованием EMBLEM и Radar
Выгрузка актуарных отчетов для всех линий бизнеса
Прогнозирование убыточности, выявление нежелательных сегментов, Интеграция данных из разных источников (КИАС, B2B) и подключение внешних источников данных для аналитики и интеграции в систему принятия решений
Подготовка моделей
Мониторинг качества данных и внесение предложений по его улучшению
Проведение ретро-тестов внедряемых скорингов
отлично знаете математическую статистику и теорию вероятностей
умеете работать с данными на Python и SQL и знакомы с популярными библиотеками для машинного обучения
разбираетесь в устройстве методов машинного обучения и успешно применяли их для решения бизнес-задач
умеете строить надежные пайплайны данных
умеете и любите решать сложные проблемы, аргументированно отстаиваете свою точку зрения
Работа с бизнесом над задачами Машинного Обучения
Выбор оборудования в соответствии с требованиями к СТЗ
Какие предложения по обучению? Онлайн уроки.
Если у вас есть предложения по обучению по данной тематике, то можете написать или позвонить нам.
Семинары и тренинги
Если у вас есть предложения по семинарам или тренингам по данной теме, то можете связаться с нами.
Тренеры и преподаватели
Если у вас есть информация о преподавателей по данной тематике, то напишите нам.
Фриланс
kwork fl freelance
Вакансии
avito hh.ru superjob
Самые распространенные форматы обучения
Корпоративное обучение персонала одной компании, Вебинары онлайн, Тренинги, как формат обучения, Онлайн-обучение, Консалтинг для бизнеса, Бизнес-сессии, Коучинг и развитие личности, Учеба для тренеров и супервизия, Индивидуальная программа, Выездные тренинги и семинары, видеокурсы
Этот сайт использует куки и счетчики Яндекс.Метрика и liveintenet. Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с этим.
При согласованном использовании материалов сайта TenderGURU.ru необходима гиперссылка на ресурс.
Электронная почта: info@tenderguru.ru
Многоканальный телефон портала TenderGuru.ru: 8-800-555-89-39
с любого телефона из любого региона для Вас звонок бесплатный!
Или Вы можете связаться с нами в WhatsApp, Telegram
ИП Белиловский Алексей Евгеньевич
ИНН: 772881629560
ОГРНИП: 317774600037540
Портал отображает информацию о закупках, публикуемых в сети интернет и находящихся в открытом доступе, и предназначен для юрлиц и индивидуальных предпринимателей, являющихся участниками размещения государственного и коммерческого заказа.
Сайт использует Cookie, которые нужны для авторизации пользователя. На сайте стоят счетчики Яндекс.Метрика и LiveInternet, которые нужны для статистики посещения ресурса.