Junior Veri Bilimcisi

საქართველოს ბანკის Model Risk Management Department გუნდი ეძებს მოტივირებულ, ცნობისმოყვარე და ნიჭიერ Junior Data Scientist-ს. თქვენ გექნებათ შესაძლებლობა, რომ წვლილი შეიტანოთ სხვადასხვა ინოვაციური მონაცემთა მომხმარებელ პროდუქტებში და მასშტაბური ინტელექტუალური სისტემების შექმნაში. გუნდის წევრები ამოწმებენ, აფასებენ, აკონტროლებენ და მონიტორინგს უწევენ ყველა იმ ხელოვნური ინტელექტის / მანქანური სწავლების მოდელსა და გადაწყვეტილებას, რომლებიც ბანკშია შემუშავებული ან გამოიყენება, რათა მინიმუმამდე დაიყვანონ მოდელის რისკი და უსაფრთხო გარემო შექმნან სხვადასხვა სფეროში (სესხის რისკი, მარკეტინგი, მომხმარებელთა მომსახურება, უკანა ოფისის ოპერაციების ოპტიმიზაცია და ა.შ.). ჩვენ ვეძებთ ადამიანებს, რომლებიც დაინტერესებულნი არიან ბიზნესის შეხედულებების შესწავლით, მოდელის შემუშავებისა და დადასტურების საფუძვლიანი ცოდნით, რომელთაც სურთ ისწავლონ როგორ ამოიცნონ, შეაფასონ და Minimuma kadar riskleri değerlendirin. Eğer motivasyonlu, hedeflere yönelik bir insan sizseniz, kararlar almak için işbirliği ile faydalanıyor ve ეს შესაძლებლობა შეიძლება თქვენთვის იყოს.

ძირითადი პასუხისმგებლობები: ქვემოთ მოცემული ყველა პასუხისმგებლობა ხორციელდება სტრუქტურირებულ გუნდურ გარემოში, უფროსი გუნდის წევრების ხელმძღვანელობითა და ზედამხედველობით. - განახორციელეთ მოდელის დადასტურება და შეაფასეთ მოდელის შესრულება, კონცეპტუალური სიჯანსაღე, შეყვანის მონაცემების ხარისხი და განვითარების მეთოდოლოგია.

• განახორციელეთ მოდელის შედეგების ანალიზი, მათ შორის უკან გადახედვის სავარჯიშოები.

• შეაფასეთ ახალი და არსებული მოდელების საერთო მორგება და მათი დანიშნულებისამებრივი გამოყენება.

• ამოიცნოთ მოდელების ძირითადი დაშვებები, შეზღუდვები და სისუსტეები, შეაფასეთ კომპენსაციის კონტროლის ეფექტურობა და წვლილი შეიტანოთ პრაქტიკული რისკის შემცირების რეკომენდაციებში.

• შეიმუშავეთ საორიენტაციო და მოწინააღმდეგე მოდელები, რათა მხარი დაუჭიროთ განხილვის პროცესში არსებული მოდელების შეფასებას.

• მოამზადეთ მკაფიო, კარგად სტრუქტურირებული დადასტურების ანგარიშები და წარმოადგინეთ დასკვნები და დაკვირვებები უშუალო გუნდს.

• გაეცანით მოდელის რისკის პოლიტიკას და გამოიყენეთ შესაბამისი მოთხოვნები ყოველდღიურ სამუშაოში.

• მონიტორინგს გაუწიეთ მოდელის შესრულებას, რათა მხარი დაუჭიროთ მოდელის რისკების ადრეულ და პროაქტიულ იდენტიფიკაციას.

• მხარი დაუჭირეთ მოდელის მართვის საქმიანობას და წვლილი შეიტანოთ დადასტურებისა და მონიტორინგის პროცესის ოპტიმიზაციაში ავტომატიზაციის, მარეგულირებელი ცვლილებების და სხვა ინიციატივების მეშვეობით.

სასურველი კვალიფიკაცია: - სტატისტიკის, მათემატიკის, მონაცემთა მეცნიერების, კომპიუტერული მეცნიერების ან მასთან დაკავშირებული სფეროს სპეციალობა.

• 0-1 წელი შესაბამისი სამუშაო გამოცდილება; ძლიერი აკადემიური ფონი, სტაჟირების გამოცდილება ან პირადი და აკადემიური პროექტების პორტფოლიო მისაღებია პროფესიული გამოცდილების ნაცვლად.

• ფინანსურ სექტორში, განსაკუთრებით საბანკო საქმეში გამოცდილება უპირატესობაა, მაგრამ არ არის საჭირო.

• გამოცდილება სტრუქტურირებული მონაცემებით მუშაობისას; დიდი ან კომპლექსური მონაცემებით მუშაობის გამოცდილება უპირატესობაა.

• სტატისტიკური მოდელირებისა და მანქანური სწავლების ცნებების საფუძვლიანი ცოდნა.

• Derin öğrenme, takviye öğrenme veya doğal dil işleme aşinalık avantaj sağlamaktadır.

• Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) ve pratik uygulamaları ile tanışıklık; istem mühendisliği, ince ayar veya LLM değerlendirmesine maruz kalma bir artıdır.

• Transformatör mimarisi ve dikkat mekanizmalarının temel anlaşılması; transformatör tabanlı modellerle akademik veya kişisel projeler aracılığıyla pratik deneyim avantaj sağlamaktadır.

• Retrieval-Augmented Generation (RAG) sistemleri ve vektör veritabanları, gömülü modeller ve belge alma boru hatları dahil bileşenleri hakkında farkındalık bir artıdır.

• Python ve/veya R'de yeterlilik; veri manipülasyonu ve analizi için SQL bilgisi.

• ML çerçeveleri (TensorFlow, PyTorch, Scikit-Learn, vb.) ve Büyük Veri teknolojileri (Hadoop/Hive, Spark, NoSQL, vb.) ile tanışıklık bir artıdır.

• Veri görselleştirme kitaplıkları (Matplotlib veya Plotly gibi) ve araçlar (Microsoft Power BI veya Tableau gibi) hakkında bilgi bir artıdır.

Bilgi, Beceri ve Yetenekler: - İlişkisel veritabanı kavramları ve veri modelleme bilgisi.

• Temel veri görselleştirme ve hikaye anlatma becerileri; görselleştirme araçlarını kullanarak temel panolar oluşturma yeteneği, rehberlik ile.

• Hem teknik hem de teknik olmayan kitlelere veri kullanarak analitik içgörüleri iletişim yeteneği.

• Güçlü analitik ve problem çözme becerileri.

• Eleştirel düşünme ve detaylara dikkat.

• Takım oyuncusu ve kendi kendine başlayan, öğrenme ve değer katma arzusu, ve yapabilir bir tutum.

• Sorunları metodik olarak giderme ve gerektiğinde kıdemli meslektaşlara yükseltme yeteneği.

• Devam eden mesleki gelişimin bir parçası olarak geri bildirim ve mentorluk alma istekliliği.

• Hem Gürcüce hem de İngilizcede açık ve öz bir şekilde yazma yeterliliği.

İlgilenen adaylar, lütfen bilgileri girin, CV'nizi ekleyin ve “şimdi başvuru yap”a tıklayarak gönderin. Son tarih 30 Ekim 2026.