1-й Красногвардейский проезд 22с1
Обязанности:
-
Построение ML моделей, повышающих эффективность розничного кредитования (например, модели, предсказывающие доход клиента; модель эластичности отклика клиентов на ставку; модель вероятности отказа андеррайтинга и т.д.)
-
Разработка моделей машинного обучения для осуществления оценки, анализа и контроля рисков в части розничного кредитования
-
Оптимизация логики работы СПР (системы принятия решений) с целью её ускорения
-
Участие (совместно с ИТ) во внедрении моделей в СПР
-
Поиск новых источников данных для повышения эффективности розничного кредитования
-
Внедрение современных подходов машинного обучения для решения задач Банка (например, распознавание изображений)
-
Автоматизация процессов с помощью моделей машинного обучения
-
Развитие мониторинга и аналитической отчетности в рамках компетенции отдела
Требования:
-
Знание современных технологий ML
-
Понимание алгоритмов ML, DL: умение интерпретировать и презентовать результаты
-
Знание методов машинного обучения: понимать преимущества и недостатки каждого из них
-
Владение Python в части анализа данных: pandas, numpy, statsmodels, sklearn, xgboost, fbprophet, catboost, lightGbm, pytorch
-
Знание теории вероятности и математической статистики
-
Владение SQL для написания сложных запросов, в том числе знания оконных функций
