з/п не указана
Москва
От 3 до 6 лет
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:
- Удаленный формат работы
- Оформление в соответствии с ТК РФ, социальные гарантии (оплачиваемый отпуск/больничный лист)
- ДМС со стоматологий
- График работы 5/2
