Программисты — удалённая работа в Москве

Data Science. Доработка существующего продукта. Проект «Апробация и корректировка методики верификации данных пользователей банковской системы» направлен на анализ и улучшение процесса проверки данных клиентов банка. В рамках проекта планируется тестирование существующей методики, выявление ее недостатков и предложение корректировок. Для достижения поставленных целей будет проведен сбор и предварительная обработка пользовательских данных, разработана модель связи данных клиентов и протестирована методика верификации. По итогам работы будут сформированы рекомендации по оптимизации процесса верификации, что повысит его эффективность и точность. Результаты проекта включают аналитический отчет с подробным анализом данных, предсказательную модель и конкретные предложения по улучшению методики. В рамках проекта предполагается повышение качества базы данных клиентов, снижение уровня дублирующихся и устаревших записей, снижение операционных рисков, связанных с ошибками идентификации и верификации клиентов, рост эффективности маркетинговых кампаний за счет точного сегментирования аудитории, улучшение кредитных решений, основанных на более точных данных о клиентах, создание системы предиктивной аналитики, позволяющей прогнозировать потребности клиентов и предлагать им персонализированные банковские продукты. Задачи • Сбор и предпроцессинг данных пользователей банковской системы, формирование комплекса метрик • Построение модели связи данных на пользователей банковской системы • Апробация существующей методики верификации данных пользователей банковской системы • Формулирование рекомендаций по корректировке методики верификации данных пользователей банковской системы • Формирование итогового аналитического отчета с предложениеми по корректировке методики верификации данных пользователей банковской системы (до 13.06.2025). Базы данных имеются То есть, что делаем - нужно: Изучить требования и методики верификации данных ЦБ РФ, Центробанков других стран (отдельно рассмотреть практику Казахстана). Изучить практику сбора и предпроцессинга данных пользователей банковской системы, формирование комплекса метрик в УБРиР, добавить недостающие элементы на основе анализа. Тут примером мб следующее: Метрики базы клиентов (Количество активных клиентов, Средний баланс на счетах, Количество транзакций в месяц, Средний доход на клиента (ARPU).   Метрики качества данных ( Целостность данных (процент заполненных полей), Актуальность данных (время с момента последнего обновления), Согласованность данных (отсутствие противоречий между разными источниками), Точность данных (отсутствие ошибок и опечаток)).   Метрики эффективности процесса ( Время, затраченное на сбор данных, Стоимость сбора и обработки данных, Количество ошибок, выявленных в процессе обработки данных, Анализ и добавление недостающих элементов)   Анализ существующих процессов ( Оценка целостности и качества собранных данных, Анализ эффективности процессов сбора и обработки данных, Выявление “узких мест“ и областей для улучшения).   Добавление недостающих элементов ( Внедрение новых методов сбора данных (например, использование данных из социальных сетей), Автоматизация процессов обработки данных, Внедрение инструментов контроля качества данных, Разработка новых метрик для оценки эффективности работы с данными). Далее по той же логике в итерациях нужно: Выбрать эмпирические инструменты для анализа и верификации данных. Построить модель связи данных на пользователей банковской системы. Протестировать обезличенные данные пользователей, выявить сильные и слабые стороны методики. Предложить корректировки методики верификации данных. И в конце - сформулировать рекомендации по корректировке методики верификации данных пользователей банковской системы.