Аналитик данных (оценка недвижимости)

Банк России рассматривает кандидатов на текущие и будущие вакансии в Службу анализа рисков. Служба анализа рисков осуществляет независимый дистанционный анализ рисков кредитных и некредитных финансовых организаций, проводимый в рамках надзора и контроля, а также экспертизу предметов залога, принятых кредитными организациями в качестве обеспечения по ссудам, проверку отчетов об оценке, составленных оценщиками, оценку рыночной или справедливой стоимости имущества. Для повышения качества и глубины анализа рисков Банк России активно занимается изменением подходов к сбору и обработке первичной информации от кредитных организаций, автоматизации процесса анализа «больших данных» с применением современных технологий, расширяет границы применения в своей деятельности информации из открытых источников. Задачи: разработка и внедрение моделей машинного обучения для прогнозирования цен на жилую и коммерческую недвижимость; проведение статистического анализа и обработка данных для построения моделей и создания аналитических отчетов; автоматизация процессов, связанных с анализом данных и моделированием; анализ и подготовка данных (анализ пропусков, аномалий, генерация признаков для моделей) для обучения моделей с использованием библиотек Python; разработка и обучение ML-моделей для прогнозирования стоимости недвижимости на основе исторических данных и текущих данных из внешних источников; оптимизация гиперпараметров моделей (регрессия, классификация) и оценка их качества через метрики. Требования: высшее образование (техническое/математическое/экономическое); наличие профессиональных аттестатов, сертификатов в области Data science и Machine Learning обязательно (в том числе курсы переподготовки, повышения квалификации); знания в области статистики и статистического анализа (понимание основных описательных статистик); знания в области обработки данных (Exploratory Data Analysis (EDA), масштабирования данных, восстановления данных (пропуски), генерации признаков; опыт программирования на языке Python с использованием ключевых библиотек: matplotlib, seaborn, numpy, pandas, sklearn, catboost, xgboost, keras, tensorflow и т.д.; навыки применения таких алгоритмов, как: регрессия, деревья решений (DT), случайный лес (RF), нейронные сети (NN), SVM, boosting (понимание принципа работы и основных гиперпараметров); понимание и умение объяснять метрики для задач регрессии и классификации; Microsoft Excel (написание сложных формул и макросов (при необходимости). Веб-приложение Jupyter (Jupyter Notebook, интерфейс JupyterLab); знание рынка недвижимости и понимание механизмов ценообразования; – знание платформы Apache Airflow (будет являться преимуществом); навыки написания SQL запросов; знание нормативной базы в области банковского регулирования (будет являться преимуществом). Условия: получение уникального опыта в мегарегуляторе; возможности профессионального и карьерного развития; привлекательная система мотивации; широкий социальный пакет; корпоративное обучение; удобное расположение офиса.