Повалишин Евгений Сергеевич
Data Scientist / Аналитик данных / Финансовый аналитик (офис)
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.
Описание вакансии
Ищем Data Science в компанию, которая занимается разработкой собственной платформы на рынке взыскания.
Это аккредитованная коллекторская организация с собственной разработкой, у которой есть развесистая система триггеров c алгоритмами для стратегий взыскания. Используем классический ML и нейросетки для прогнозирования и оптимизации прибыли. Быстро тестируем и внедряем рабочие гипотезы, без бюрократии и работы в стол.
Чем предстоит заниматься
70% задач -- дата аналитика . Погружение в предметную область, работа с бизнесом, поиск инсайтов в имеющихся данных, задачи по кредитным портфелям: прогнозирование платежей, оценка портфеля на покупку, исследовательские задачи по влияние факторов на платежи, прогностические модели по получению решений от судов, оценка трудозатрат сотрудников
30% задач -- ML. Переход на ML модели аналитических задач, автоматизация бизнеса с помощью ML.
ВАЖНО Тут нет 100% задач по работе с ML моделями, ищем человека, который будет плотно погружен в бизнес компании и с помощью аналитики данных и ML помогать бизнесу принимать правильные решения на основе данных.
Для реализации этих задач мы делаем:
- Развиваем внутреннюю систему принятия решений — на основе данных из множества источников решаем, как лучше работать с каждым должником.
- Работаем с данными (Python + SQL) — анализируем кредитные портфели, строим прогностические модели, ищем скрытые зависимости.
- Строим и внедряем ML-модели — от классических (логистическая регрессия, градиентный бустинг) до экспериментов с новыми подходами.
- Автоматизируем отчётность — чтобы бизнес видел картину в реальном времени (дашборды, автоматические отчеты).
Что мы ищем
- Сильный опыт с классической аналитикой и математикой (статистика, классификация, регрессия, кластеризация)
- Опыт в финансах, рисках, работе с просрочкой или смежных областях с работой с финансовыми данными и прогнозированием
- Владение Pandas / NumPy на базовом уровне
- Коммуникабельность — готов обсуждать задачи с…
Здесь показан очищенный фрагмент описания из источника. Полные условия и актуальность вакансии проверьте на странице работодателя.