Присоединяйтесь к команде одного из ведущих финтехов в России. Здесь каждый может оптимизировать процессы и влиять на результат. И именно вы сможете внести значительный вклад в развитие кредитного скоринга для юридических лиц.
Ищем опытного и активного тимлида. Наш идеальный кандидат понимает, как устроены банки и знаком с классическим подходом к моделированию рисков, но хочет принести в эту сферу лучшие практики из других сфер IT. В нашей команде вы сможете объединить типичные для финансового сектора данные с данными клиентов Ozon и применять наработки на базе клиентов маркетплейса.
Ищем: Руководителя группы моделирования B2B-продуктов с опытом руководства от 1 года
Основной стек: Python, Hadoop, Pyspark, Git, Airflow.
Вам предстоит:
-
Руководить командой из 3 человек — по мере роста бизнеса команда тоже может вырасти
-
Отвечать за разработку и поддержку ML-моделей для работы с юридическими лицами (PD, прогноз выручки, оценка залога и т.д.)
-
Наполнять и прорабатывать с заказчиками бэклог, выбирать приоритетные направления для моделирования
-
Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей и повышения продуктивности работы команды
-
Генерировать идеи, прорабатывать и внедрять новые источники данных для моделей
-
Анализировать эффективность моделей в проде, организовывать и дорабатывать мониторинг
Для нас важны:
-
Опыт работы в кредитном скоринге
-
Опыт руководства командой от 1 года — вы готовы отвечать за результат общей работы
-
Способность провалидировать модели и организовать мониторинг с минимальными модельными рисками
-
Хорошая инженерная подготовка и навыки работы с данными — вы быстро разбираетесь в незнакомых данных, можете найти проблемы в чужом запросе и сделать его более эффективным
-
Глубокие знания теорвера, машинного обучения, типовых пайплайнов обучения моделей — да, банально, но нужно
-
Хорошее знание Python — вы можете разобраться в чужом коде и помочь с этим менее опытным коллегам
Будут плюсом:
-
Опыт работы с юридическими лицами
-
Понимание, как устроена отчётность, какие модели и как можно применять для анализа компаний
