Москва
Обязанности:
- Разработка и поддержка скоринговых моделей оценки и переоценки по покупкам на основе статистического анализа.
- 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.
Требования:
- Опыт работы от 2-х лет в области анализа данных и машинного обучения
- Глубокое понимание ML-алгоритмов и продвинутые знания Python, включая основные библиотеки для машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
- Хорошие знания SQL (любой из диалектов), умение писать оптимизированные запросы
- Опыт работы с инструментами логиррования экспериментов, кода, умение писать читабельный код в Python и его оптимизировать
Будет преимуществом:
- Опыт построения моделей для оценки рисков, бюджетных моделей или других связанных с финансами моделей
- Базовые знания в области обработки изображений, опыт решения задач OCR и/или анализа текстов (NLP)
- Опыт написания базовых микросервисов, работы с большими данными и инструментариями для их анализа
Условия:
- Трудоустройство по ТК РФ;
- Своевременный официальный доход 2 раза в месяц;
- 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;
- Открытое руководство, отсутствие бюрократии и дресс-кода;
- Карт-бланш на реализацию идей;
- Офис в пешей доступности от м.Парк Победы / м.Багратионовская / м.Фили.