В команду скоринга Beeline Business ищем Data Scientist способного не только решать поставленные задачи, но и привносить в продукт новые идеи. В нашей команде вы будете работать под руководством ментора, получать четко сформулированные задачи и почти безграничные возможности для реализации своего таланта, а вместе с ними профессиональный и карьерный рост.

Итак, тебе предстоит:

Развитие классических скоринговых моделей;
построение предиктивных моделей для задач B2C и B2B кредитования, страхования и e-commerce;
создание современных решений для задач предотвращения мошенничества;
разработка моделей fraud prevention;
поиск новых и применение актуальных методов для улучшения широкого круга задач;
ML-research в области NLP, анализа графов и нейронных сетей;
внедрение разработок в продуктив;
усовершенствование пайплайнов и оптимизация расчетов на кластере;
у нас только клиентоориентированные задачи - работы в стол у нас нет.

Мы будем рады рассмотреть твою кандидатуру, если у тебя есть:

Успешный профессиональный опыт работы в финтех индустрии не менее 1 года, или стаж в DS и ML более 2 лет;
опыт построения моделей с помощью классического ML-стека;
любовь к Python, ООП и структурам данных;
навыки работы с (py)Spark,
уверенные знания SQL, теории вероятности и статистики;
кейсы с применением собственных методик в анализе данных и построении моделей на табличных данных;
хорошие отношения с Git, Jira, Confluence;
опыт использования MLFlow;
опыт работы с фреймворками для анализа графов: networkx, GraphX;
опыт работы с графовыми БД neo4j или nebula;
опыт в применении нейронных сетей.

Что мы предлагаем:

Сплоченную команду профессионалов, в которой можно не только успешно реализовывать проекты, но и перенимать опыт и развиваться;
обучение, участие в интересных проектах и расширение профессиональной экспертизы: мы участвуем в конференциях, митапах, публикуемся на Хабр и т.д.;
конструктивную и открытую рабочую атмосферу;
полис добровольного медицинского страхования, обслуживаемый в лучших клиниках. Корпоративные скидки на фитнес, обучение, путешествия и т.п.;
служебную сотовую связь.

Data scientist (скоринг)