Team Lead Data Scientist (кредитный скоринг)

Оплата не указана

Вакансия находится в архиве

Займиго МФК

г. Москва

Требуемый опыт работы

От 3 до 6 лет

Тип занятости

Полная занятость

График работы

Удаленная работа

Кого ищем:

Team lead команды разработчиков моделей кредитного скоринга.

Опыт работы: от 3-х лет на позиции старшего (ведущего) инженера скоринговых моделей.

Формат работы:

Удаленно / гибрид / офис (Москва или Нижний Новгород) - любой из перечисленных.

О компании:

Мы - это группа компаний К+, куда также входит компания Займиго МФК - холдинг активно растущих компаний, которые объединяют в себе несколько направлений работы: финансы и кредитование, IT продукты, глубокая аналитика, развитый маркетинг и, конечно, клиентский сервис.

Наша цель - дать людям простой и быстрый доступ к деньгам в любой точке мира. Для этого мы активно разрабатываем новые инструменты и открываем проекты в других странах.

Сейчас нас уже около 400 человек:
- это пул команд, работающих по различным направлениям;
- десятки ведущих специалистов, которые растут и развиваются внутри холдинга;
- партнеры, инвесторы, консультанты, которые верят в нас и оказывают нам поддержку.

11 лет опыта в сфере микрофинансирования, экспертиза в IT, возможности развития и роста, гибкие подходы к работе, выход на международные рынки - и это лишь часть того что можно рассказать о нас!

Над какими задачами предстоит работать:

  • Управление процессами и развитие команды (6 сотрудников);
  • Консультирование заказчика при постановке/утверждении задач;
  • Создание и оптимизация системы принятия решений;
  • Доработка существующих моделей кредитного скоринга;
  • Разработка новых моделей кредитного скоринга;
  • Анализ работы предикторов в моделях по оценке клиентов;
  • Интеграция построенных моделей в проект;
  • Работой с данными высоконагруженных сервисов;
  • Автоматизацией процессов анализ;
  • Улучшением существующей микросервисной архитектуры системы процессинга данных.

Мы ждем от Вас:

  • Лидерские способности, опыт управления командой;

  • Отличные аналитические навыки;

  • Высшее математическое, техническое, естественнонаучное образование;

  • Отличные знания математической статистики и теории вероятностей;

  • Знание алгоритмов и теоретических основ машинного обучения;

  • Уверенное владение Python, SQL;

  • Опыт работы с ключевыми библиотеками машинного обучения в Python, такими как: Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM, statmodels, scipy;

  • Умение эффективно визуализировать данные и результаты анализа с использованием библиотек, таких как: Matplotlib, Seaborn, Plotly;

  • Умение работать со сложными xml / json структурами, в том числе в части преобразования их к реляционному виду;

  • Опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection) от 3 лет по направлению моделирования;

  • Опыт построения скоринговых моделей, анализ эффективности действующих моделей;

  • Опыт работы с данными кредитных историй.

Что мы предлагаем (организационные моменты):

  • Устройство по ТК РФ (ИП), также возможно трудоустройство в аккредитованную IT-компанию;
  • Диапазон заработной платы оговаривается на собеседовании и зависит от опыта успешного кандидата;
  • Удаленно / гибрид / офис (Москва или Нижний Новгород) - любой из перечисленных форматов работы;
  • Возможность обучения за счет компании по релевантному направлению;
  • Обеспечим оборудованием.

Бонусы:

  • Посещение отраслевых конференций за счет компании;
  • Праздники и подарки для детей сотрудников;
  • ДМС со стоматологией;
  • И многое другое.

Ключевые навыки

Python
Sqlite
Математическая статистика
Теория вероятности
Прикладная статистика
Машинное обучение
Скоринговая карта
Прогнозирование
Sfml (simple and fast multimedia library)
Machine learning
Риск менеджмент
Риск аналитика
Fintech
Банки
A/b тесты
Ms excel

Контактная информация

Займиго МФК

Сайт: zaymigo.ru

Почта: не указана

Вакансия опубликована 05.08.2024 в г. Москва.

Похожие вакансии

#

Екатеринбург

Полный день

Подробное описание

2 августа

#

Не указана

Москва

Полный день

Подробное описание

30 июля

#

Москва

Удаленная работа

Подробное описание

1 июля