[YoZiomale]

Hej,

chciałbym się Was o coś zapytać. Pracuje obecnie w firmie z obszaru bankowości/ubezpieczeń w dziale zajmującym się analizą i modelowaniem statystycznym. Zauważyłem że konkurencja z branży coraz częściej chwali się rozwiązaniami AI i ML, ja sam również od jakiegoś czasu dość mocno rozwijam się w obszarze ML. Niestety nie ma u mnie w dziale osób mających doświadczenie z ML - są to osoby tworzące modele w dość tradycyjny sposób z wykorzystaniem Excela, statistica, SQL i co niektórzy R. Boje się że pracując i ucząc się samemu mogę posiąść jakieś negatywne nawyki :/.

Poinformowałem o tym moich przełożonych. W odpowiedzi uzyskałem informacje iż od jakiegoś czasu planowali stopniowe wdrażanie ML również u nas, nawet jakiś czas po rozmowie poinformowali mnie że opublikowali oferty pracy dla osób z doświadczeniem w ML branży finansowej (seniorów lub midów). Mnie dodatkowo dopisali do kilku szkoleń dla zaznajomienie i dali mi możliwość jakbym miał jakiś kurs/szkolenie które bym chciał to mi też załatwią. No i tutaj niestety sprawa stanęła, bo od 4 miesięcy na te oferty pracy nie zgłosiła się ani jedna osoba :/ (poza kilkoma co całkowicie nie spełniały kryteriów).

I tutaj moje pytanie. Czy osób z doświadczeniem w ML faktycznie jest dość mało na rynku czy mogliśmy ich odstraszyć ofertą lub szukać w złym miejscu? Jeśli z ofertą jest coś nie tak to mogę im coś zasugerować.
W ofercie w wymaganiach jest: Doświadczenie w ML z obszaru finansów, znajomość Python/R, SQL i baz danych, Excel, Statistica. Oferta zamieszczona jest tylko na pracuj.pl i linkedin, nie ma podanych w niej widełków i jest to praca stacjonarna (nie remote) w jednym z największych miast w Polsce ale nie Warszawa.

obecnie dostałem info że oferty będą jeszcze raz odświeżane - planują wynająć headhuntera albo ewentualnie doszkolenie reszty i współpracę z firmą konsultingową.

#machinelearning #pracbaza #praca #zarobki #uczeniemaszynowe #finanse

[Wyrewolwerowanyrewolwer]

@YoZiomale: Imho firma źle podeszła do tematu. Jeżeli dobrze rozumiem to ogłoszenie wyprodukowała/wystawiła firma, która szuka kogoś do ML, ale w ML jako takim nie ma doświadczenia. Skąd zatem wiedzieli jakich umiejętności poszukują? Wpisali w google, przejrzeli inne ogłoszenia i dlatego?
Wydaje mi się, że w tych wymaganiach móże być jeden z problemów.

Inne to:

nie ma podanych w niej widełków

jest to praca stacjonarna (nie remote) w jednym z największych

[kuljak]

@YoZiomale: Dział ryzyka here. To co mnie odrzuciłoby przy tej ofercie to w pełni stacjonarna praca (teraz mam jak chcę, wiem też że w innych bankach nie ma z tym większego problemu) oraz brak widełek. Co do liczby osób, wydaje mi się że nie jest ich tak dużo. Przynajmniej w Łodzi kierunki na polibudzie nie uczą porządnie statystyki i modelowania. To znaczy są tam różne zaawansowane metody, analizy obrazów, sieci neuronowe

[kuljak]

@Wyrewolwerowanyrewolwer: to z firmą też spoko. U nas teraz mają wdrażać nową technologię. Ma to polegać na wynajęciu firmy zewnętrznej, która po otrzymaniu danych stworzy szablon i podstawową wersję modelu, po czym wdroży paru pracowników od nas w technologię.

[YoZiomale]

@kuljak: Oki, dzięki za info co do pytania o ECL to nie mam szczegółów ale prawdopodobnie mogą to być na razie modele benchmarkowe dla ECL, LGD/RR czy PD.

[dsinaction]

@YoZiomale: Wydaje mi się, że ubezpieczenia/bankowość nie jest obecnie wymarzonym miejscem pracy dla osób zajmujących się data science oraz machine learning. Dużo regulacji, mała dynamika i zacofanie technologiczne, o którym zresztą sam wspomniałeś. Praca w Statistica lub ewentualnie w SAS nie jest zbyt zachęcająca. Obecnie jeżeli od Data Scientist/Machine Learning w ogłoszeniu o pracę nie wymaga się znajomości Pythona, to raczej zapala się lampka ostrzegawcza, że firma może być kilka lat

[jan-kowalski-507464]

@YoZiomale:

Pracuje obecnie w firmie z obszaru bankowości/ubezpieczeń

Tu może być problem. Takie firmy mają wśród ludzi w IT reputację dinozaurów, w których technologia i wynagrodzenia zatrzymały się w latach '90, stąd wszyscy będą z góry podchodzić z dystansem nawet do ciekawych ofert.