Data scientist (графы)
Вакансия № 23694359 в населенном пункте (городе) Москва, Россия от компании "Газпромбанк" на сайте Электронный Центр Занятости Населения (ЦЗН) Москвы.
✷ Смотрите другие предложения работы от компании Газпромбанк.
Уважаемый соискатель вакансий, Вы можете перейти на сайт прямого работодателя "Газпромбанк" для ознакомления с информацией о компании (фирме, организации, ИП). Смотрите Веб-сайт "Газпромбанк" - http://www.gazprombank.ru
| Логотип (торговая марка, бренд, эмблема, внешний вид здания или внутренний интерьер офиса): |  |
Организация работает в следующих сферах деятельности: Финансовый сектор; .
Репутация компании "Газпромбанк" в отзывах работников:
Читайте свежие отзывы сотрудников об этой организации на этом сайте.
Оставить мнение об этом работодателе без регистрации бесплатно на этом сайте.
Обязательное требование к опыту работы искомого сотрудника: 1–3 года.
График работы: полный день.
Тип занятости: полная занятость.
Вакансия № 23694359 добавлена в базу данных: Среда, 10 сентября 2025 года.
Дата обновления этого объявления: Суббота, 27 сентября 2025 года.
| Рейтинг вакансии: 16,02 из 100 баллов |
Работодатель предложит заработную плату по результатам собеседования с соискателем работы.
Чем нужно заниматься?- Наполнение графа на основе внутренних и внешних источников;
- Поиск новых типов связей, в том числе на анализе транзакционных данных и анализа новостного потока;
- Исследование связанных сущностей (fraud detection, поиск оптимальных поручителей, влияние связанных компаний на платежеспособность клиентов и многое другое);
- Построение графовых эмбеддингов.
Требования к работнику следующие: - необходимо предлагать новые идеи по используемым алгоритмам и определять бизнес задачи, где можно построить модели с применением ML;
- уверенное знание математики, статистики и машинного обучения;
- знание Python и классического ML-стэка (pandas, numpy, scikit-learn, xgboost);
- знакомство с DL фреймворками (pytorch или tensorflow);
- опыт работы/исследований в Knowledge Graph;
- знание графовых нейросетевых архитектур (GCN, GraphConv, GAT и т.д.);
- знакомство с библиотеками для работ с графовыми сетями, например, PyTorch Geometric;
- знакомство с графовыми БТ (ArangoDB будет плюсом); • опыт работы с Hadoop/Spark.
Разместить Ваше резюме сейчас ...
Связаться с автором объявления № 23694359 с предложением работы, размещённого на этой странице:
☎ Показать контактный телефон для связи ...
✉ Показать электронный адрес для связи ...
Написать в компанию ...