Замоскворецкая линия
Обязанности:
• разработка и поддержание моделей кредитного риска для поточного кредитования малого и среднего бизнеса (PD, EAD, LGD);
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска (PD, модель выручки и др.) с помощью методов машинного обучения (логистическая регрессия, градиентный бустинг и др.);
• аналитика слабоструктурированных данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях;
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например применение методов NLP для анализа данных о юрлицах, не укладывающихся в реляционную модель данных);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных.
Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• развитое логическое мышление;
• опыт аналитической работы от 1 года, в том числе опыт разработки статистических моделей;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: scipy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark);
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.
Условия:
• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы;
• ДМС, страхование жизни;
• корпоративное обучение;
