Analityk danych dotyczących zapewnienia biznesowego w Kyivstar/Kiyivstar

Szukamy Analityk danych Business Assurance , aby dołączyć do naszego zespołu ds. Zapewnienia przychodów i zarządzania oszustwami. Nasz dział codziennie przetwarza setki milionów rekordów, zapewniając uczciwość, dokładność i wydajność operacji biznesowych telekomunikacyjnych. 

będziesz odpowiedzialny za analizę dużych zestawów danych, wykrywanie anomalii, opracowywanie modeli predykcyjnych i optymalizację strumieni przychodów poprzez oparte na danych spostrzeżenia.

Kluczowe obowiązki:

• analiza zestawów danych na dużą skalę (setki rejestrów na dzień). Wyciek, wzorce oszustw i nieefektywności operacyjne.
• Opracuj i wdrażaj modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii, analizy predykcyjnej i monitorowania ruchu w czasie rzeczywistym.
• Zoptymalizuj zapytania SQL w zakresie ekstrakcji danych o wysokiej wydajności z Oracle i innych baz danych.
• Pracuj z Pythonem do przetwarzania danych, statystyki, statystycznej, statystycznej, i Automatyzacja.
• Rozwijaj i utrzymuj pulpity BI w MS Power BI w celu wizualizacji kluczowych wskaźników biznesowych.
• Współpracuj z zespołami międzyfunkcyjnymi przy użyciu JIRA i CONFUENCE w celu śledzenia postępów i dokumentów metodologii.
• Użyj usług AWS do przechowywania danych opartych na chmurze, przetwarzaniu i wdrażania modelu. 600 "> Wymagane umiejętności i doświadczenie:
  • Silna biegłość SQL (optymalizacja zapytań, indeksowanie, partycjonowanie, CTES, funkcje okien).
  • Python Wspólnota z doświadczeniem w analizie danych: Pandas, Numpy, Scipy.
  • Uczenie maszynowe i Anomaly Detekcja: Scikit-Learn, xgboost, xgboost, xgboost, xgboost, xgboost, xgboost, xgboost, LightGBM.
  • Prognozowanie szeregów czasowych: Statsmodels, Prorok, Tensorflow/Keras.
  • Przetwarzanie dużych zbiorów danych: PYSPARK (opcjonalne, ale plus).
  • Zrozumienie struktur danych telekomunikacyjnych (CDRS, Wzorce użycia, zasady dotyczące zapewnienia przychodów). Architektury.
  • Znajomość usług AWS (S3, Lambda, Athena, Redshift) do przetwarzania danych w chmurze.
  • Hassowe wrażenia z narzędziami BI (MS Power BI, Tableau lub podobny).
  • Umiejętności analityczne i rozwiązywania problemów. Plus:
    • Doświadczenie w wykrywaniu oszustw, zapewnieniu przychodów lub analizy telekomunikacyjnej.
    • Wiedza na temat kafki, strumieniowania iskier lub flink do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym.
    • Znajomość analizy wykresu do wykrywania wzorców oszustw.
    Odpowiedź