Perakende Analitiği ekibimizde görevlendirilmek üzere, bankamızın veri odaklı dönüşümüne katkı sağlayacak, geleneksel makine öğrenmesi ile üretken yapay zekâ teknolojilerini bir araya getirerek katma değer yaratacak çalışma arkadaşı arıyoruz.
- Bireysel bankacılık ve ödeme sistemleri ürünleri için analitik modeller geliştirmek, canlı ortama almak (MLOps) ve performanslarını izlemek.
- Büyük veri altyapıları üzerinde analitik modeller geliştirmenin yanı sıra, LLM tabanlı çözümler (ajanik yapılar, akıllı asistanlar vb.) tasarlamak ve bankacılık süreçlerine entegre etmek.
- Müşteri deneyimini ve operasyonel verimliliği artıracak LLM destekli uygulamalar, çoklu ajan sistemleri ve Knowledge Graph/Ontology destekli RAG mimarileri geliştirmek.
- Perakende Bankacılık ekipleriyle yakın iş birliği içinde çalışarak iş ihtiyaçlarını analitik çözümlere dönüştürmek ve projelere liderlik etmek.
- Analitik metrikleri (Gini, F1-Score, ROI vb.) takip ederek modellerin etkinliğini ölçmek ve sürekli iyileştirme sağlamak.
- Ekip içerisindeki daha az deneyimli veri bilimcilerine teknik mentorluk vermek, kod kalitesini artırmak ve geliştirme standartlarını yaygınlaştırmak.
- Veri biliminde 3-6 yıl arası tecrübeli olmak.
- Programlama & Veri: İleri düzeyde Python ve SQL bilgisi; klasik veri işleme ve makine öğrenmesi kütüphanelerine (Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM) üst düzey hakimiyet.
- Deneysel dizayn (A/B testi, experimentation) üzerine çalışmış olmak ve ilgili istatistiksel yöntemlere (istatistiksel güç analizi, gerekli örneklem hesabı v.b.) hakim olmak.
- Nedensellik çıkarımı (causal inference) problemlerine aşina olmak.
- Kişiselleştirme için uplift modeling metotları hakkında bilgi sahibi olmak artı olacaktır.
- Yarı-deneysel (quasi-experimental) yöntemler hakkında bilgi sahibi olmak artı olacaktır.
- MLOps & Canlıya Alma: Geliştirilen modellerin canlı ortam entegrasyonu, performans takibi, veri sapması (data drift) kontrolü ve model izleme süreçlerinde deneyim artı olacaktır.
- Üretken Yapay Zeka: Açık kaynaklı veya ticari LLM'lerle çalışma deneyimi; LangChain, LangGraph, CrewAI veya benzeri kütüphanelerle ajan tabanlı (agentic) yapılar veya karmaşık RAG sistemleri kurgulamış olmak artı olacaktır.
- İngilizce seviyesinin en az B2 olması gerekmektedir.
- Bankacılıkta veri ve yapay zekâ dönüşümüne yön veren stratejik projelerde aktif rol alma fırsatı,
- Büyük veri altyapıları ve üretken yapay zekâ teknolojileriyle çalışma imkânı,
- İş birimleriyle yakın çalışarak analitik çözümleri doğrudan iş sonuçlarına dönüştürme deneyimi,
- Teknik gelişimi destekleyen, yenilikçi ve dinamik çalışma ortamı,
- Alanında uzman ekiplerle birlikte çalışma ve liderlik gelişimi fırsatı.
Başvurunuz nedeni ile paylaşmış olduğunuz veriler 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (“KVKK”) kapsamında korunmakta ve işlenmektedir. Ayrıntılı bilgi için https://basvuru.denizbank.com/NewUser.aspx adresini ziyaret edebilirsiniz.
