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