Требуемый опыт работы
От 3 до 6 лет
Тип занятости
Полная занятость
График работы
Гибкий график
Вам предстоит: - Разработка и поддержка скоринговых моделей оценки и переоценки по покупкам на основе статистического анализа.
- Разработка и оптимизация других ML-моделей, связанных с процессами взыскания, таких как прогнозирование судебных решений, оценка вероятности банкротства и т.д.
- Разработка и поддержание моделей распознавания документов и речевой аналитики (NLP).
- Автоматизация операционных процессов компании за счет внедрения алгоритмов нечеткого поиска, написания скриптов для уменьшения доли ручного труда в компании.
- Проведение углубленного статистического анализа данных, включая проверку гипотез и выявление внутренних и внешних факторов, влияющих на взыскание задолженности.
- Анализ риск-метрик, включая эффективность сборов, уровень просрочки и другие ключевые показатели.
- Взаимодействие с командами разработки и аналитики для интеграции моделей в бизнес-процессы компании.
- Постоянное совершенствование моделей на основе новых данных и требований бизнеса.
Мы ожидаем: - Опыт работы от 3-4 лет в области анализа данных и машинного обучения.
- Глубокое понимание ML-алгоритмов и продвинутые знания Python, включая основные библиотеки для машинного обучения.
- Хорошие знания SQL (любой из диалектов), умение писать оптимизированные запросы.
- Практический опыт построения моделей для оценки рисков (скоринговые модели для оценки должника).
- Практический опыт в области обработки изображений, опыт решения задач OCR и/или анализа текстов (NLP).
- Опыт работы с инструментами логиррования экспериментов, кода, умение писать читабельный код в Python и его оптимизировать.
- Опыт вывода моделей в Production.
- Опыт написания базовых микросервисов, работы с большими данными и инструментариями для их анализа будет преимуществом.
Мы предлагаем: - Трудоустройство по ТК РФ;
- Своевременный официальный доход 2 раза в месяц;
- Всевозможные бенефиты для сотрудников: гибридный график, курсы английского и испанского, ДМС со стоматологией, корпоративное такси, дополнительные дэй-оффы, участие в профильных конференциях, насыщенная корпоративная жизнь;
- Широкие возможности для профессионального развития, самореализации и карьерного роста;
- Комфортный коллектив, открытое руководство, отсутствие бюрократии и дресс-кода;
- Карт-бланш на реализацию идей;
- Уютный офис в пешей доступности от м.Парк Победы / м.Багратионовская / м.Фили.
Ключевые навыки
Python
Sqlite
Mlflow
Классическое машинное обучение
Адрес
Москва, улица Василисы Кожиной, 1
Вакансия опубликована 26.10.2024 в г. Москва.