01 Zakres zadań
Zakres współpracy obejmuje:
- rozwój i doskonalenie modeli wykrywania fraudów dla branży lotniczej,
- prowadzenie analiz na dużych, złożonych i nieidealnych zbiorach danych w celu identyfikowania wzorców, anomalii oraz nowych możliwości poprawy skuteczności modeli,
- projektowanie, przeprowadzanie i ocenę eksperymentów służących walidacji hipotez oraz poprawie jakości modeli,
- praca z wykorzystaniem Python, SQL, AWS, Amazon SageMaker, XGBoost, Scikit-Learn, Pandas i NumPy,
- projektowanie zaawansowanych metod feature engineering w celu zwiększenia wartości predykcyjnej dostępnych danych,
- budowanie, ocenę i optymalizację modeli Machine Learning, w szczególności algorytmów bazujących na drzewach decyzyjnych, takich jak XGBoost,
- pracę z mocno niezbalansowanymi zbiorami danych, brakującymi danymi oraz zdegradowanymi cechami,
- dokumentowanie przeprowadzonych analiz, eksperymentów, metodologii i rekomendacji, ze szczególnym uwzględnieniem pracy w notebookach i odtwarzalności wyników,
- tryb realizacji usług: 100% zdalnie,
- budżet projektu: do 180 PLN/h + VAT, w zależności od doświadczenia oraz zakresu świadczonych usług.