з/п не указана
Кемерово
От 1 года до 3 лет
Продолжаем укреплять свою команду талантливыми профессионалами, готовыми разделить наши ценности и взгляды на будущее финтеха.
Основные задачи
- Ворочать данные, находить новые закономерности, позволяющие маркировать мошеннические заявки в потоке заявок на получение займа (40% времени)
- Строить, поддерживать и обновлять стратегии и ML-модели, придумывать и тестировать новые подходы к борьбе с фродом (30% времени)
- Поддерживать и развивать систему мониторинга и алертинга (10% времени)
- Участвовать в разборе инцидентов и отражении атак (10% времени)
- Отражать подробности сделанного тобой в задачах (10% времени)
- Быть воодушевлённым идеей того, что мы умнее, чем мошенники, которые постоянно пытаются нас обмануть! (100% времени)
От кандидата ждём
- Знание SQL на высоком уровне (сложные группировки, многоуровневые joinы с подзапросами, конструкции with и т. д.):
- практический опыт написания сложных аналитических sql-запросов — от 2х лет
- умение быстро писать sql-запрос, позволяющий подтвердить/опровергнуть некоторую гипотезу (иначе говоря умение быстро находить ответ путём выполнения запроса к базе данных)
- Предпочтительный диалект — Postgre
- Python и его библиотеки, в частности:
- Pandas и его альтернативы (dask, polars, duckdb) для анализа данных
- Plolty и аналоги для визуализаций
- Sklearn и другие ML-библиотеки для моделирования
- Теория вероятностей и математическая статистика — уверенное знание основ
Будет плюсом
- У тебя есть опыт работы в рисковых/антифрод-подразделениях кредитных организациях (банки, МФО)
- Есть практический опыт в ML
- Ты получил профильное образование (IT/математическое/техническое/экономическое)
- Ты получаешь удовольствие от того, что находишь какие-то ранее неизвестные закономерности (т. к. в том числе этим здесь и предстоит заниматься)
