Дата инженер скоринговых моделей ЮЛ

Описания нет

Разрабатывать и поддерживать внутренние модели кредитного риска юридических лиц: PD, оценки выручки и лимитов Создавать признаки и применять их в моделях с использованием Feature Store и онлайн-каскадов Экспериментировать с новыми для классического скоринга подходами к моделированию, включая рекуррентные нейронные сети для данных по платежам Проводить поведенческую аналитику и сегментацию Анализировать эффективность новых источников данных и тестировать на них модели кредитного риска Создавать модели и подходы к разработке моделей, пригодные для статей и публикаций

Физико-математическое или экономико-математическое образование Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения Умение анализировать, очищать и подготавливать данные, отбирать и создавать признаки, писать SQL-запросы Знание Python, numpy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm или catboost Опыт работы с Hadoop, Hive, Impala, Apache Spark или реляционными базами данных Опыт работы в Jira, Confluence и Bitbucket Готовность пробовать новые идеи и постоянно учиться Английский для свободного чтения специализированной литературы Будет плюсом: опыт работы с юридическими лицами и понимание их отчётности и моделей анализа компаний

Квартальная премия по результатам KPI Гибкий график ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в клиниках, страхование и компенсацию 10 дней больничного Возможности вертикального и горизонтального карьерного роста, тренинги, вебинары, митапы и демо-дни Оплата профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр Бесплатный доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям