← К каталогу
HA

HamkorBank

Senior Data Scientist (Risk Modeler)

ОфисSeniorТашкент, Узбекистан1 ч назад
СИГНАЛ JOBRADAR75/100Нормальный сигнал актуальности
ПАСПОРТ ВАКАНСИИ

Что JobRadar наблюдает сейчас

Балл строится только на фактах из источников: свежести подтверждения, возрасте записи и происхождении вакансии. Это не гарантия найма и не оценка работодателя.

Последнее подтверждение11 мин. назад
Впервые замечена1 ч назад
Активные источники1 источник
ПроисхождениеПубличный источник
О ВАКАНСИИ

Описание вакансии

«Хамкорбанк» — один из ведущих коммерческих банков Узбекистана, приглашает в свою команду опытного Senior Data Scientist (Risk Modeler) для усиления направления управления рисками.

Если вы эксперт в области предиктивного моделирования, обладаете глубокими знаниями в сфере кредитных рисков и готовы работать с масштабными данными — мы ждем вас в нашей команде!

Основные обязанности:

  • Полный цикл моделирования: Разработка, валидация, деплоймент, калибровка, автоматизация и регулярный мониторинг ML-моделей (скоринг) в блоке рисков: Application (PD), Behavioral, Antifraud, Collection, Income Estimation и другие.
  • Бизнес-коммуникация: Взаимодействие со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для сбора требований, формирования методологии и защиты результатов моделирования.
  • Feature Engineering: Исследование новых внутренних и внешних источников данных (кредитное бюро, транзакционная активность, альтернативные данные), подготовка технических заданий для создания витрин, генерация новых признаков.
  • MLOps и автоматизация: Участие в автоматизации пайплайнов разработки, развертывания и мониторинга моделей.
  • База знаний: Документирование и поддержка версионности процессов MDLC: данные, скрипты, библиотеки.

Наши требования к кандидату:

  • Образование: Высшее профильное образование в области STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics).
  • Профильный опыт: От 3 лет коммерческого опыта работы в кредитных рисках в банках или финтехе. Отличное понимание банковских процессов и жизненного цикла кредитования в Узбекистане.
  • Математическая база: Отличное знание и понимание теории вероятностей, математической статистики, а также методов оценки качества признаков и моделей.
  • Алгоритмы: Уверенное знание классических методов машинного обучения (Linear/Logistic Regression, Bayesian Classification, Decision Trees, Random Forest, KNN) и ансамблей (Gradient Boosting: XGBoost, LightGBM, CatBoost).
  • Python: Свободное владение библиотеками Pandas, NumPy…

Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.

ИсточникHeadHunter / IT / UZ