Вакансия предполагает местонахождение в г.Москва или Московская область!

Обязанности:

Разработка и оптимизация моделей кредитного скоринга для оценки кредитоспособности заемщиков;
Анализ и обработка больших объемов данных с целью выявления закономерностей и зависимостей;
Анализ дополнительных источников данных для включения в скоринговые модели;
Оценка эффективности разработанных моделей с финансовой точки зрения;
Подготовка отчетов об эффективности для руководства и смежных подразделений.

Требования:

Высшее математическое или техническое образование (предпочтительно МГУ, МФТИ, ВШЭ, СПБгУ);
Отличные знания математической статистики и теории вероятностей;
Знание алгоритмов и теоретических основ машинного обучения;
Уверенное владение SQL, Python;
Опыт работы с ключевыми библиотеками машинного обучения в Python, такими как: Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM;
Умение эффективно визуализировать данные и результаты анализа с использованием библиотек, таких как: Matplotlib, Seaborn, Plotly;
Желателен опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection);
Опыт построения моделей машинного обучения и анализ эффективности действующих моделей.

Условия:

Диапазон заработной платы оговаривается на собеседовании и зависит от опыта успешного кандидата
Возможность гибридного (частично дистанционного) режима работы
Прокачка личной и профессиональной эффективности в экспертной команде
Оформление бессрочного трудового договора при полном соблюдении ТК

Data scientist