Senior data scientist в команду скоринговых моделей ЮЛ

Обязанности:

• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);

• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);

• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);

• поведенческая аналитика и сегментация;

• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;

• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;

Требования:

• физико-математическое, экономико-математическое образование;

• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;

• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;

• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);

• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;

• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;

• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;

• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;

• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.

Условия:

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI

• Гибкий график работы: вы сможете…