Data Scientist

Дата размещения вакансии: 28.09.2026
Работодатель: WMT
Уровень зарплаты:
з/п не указана
Город:
Москва
Требуемый опыт работы:
От 3 до 6 лет

Data Scientist с опытом в финтехе.

Мы, WMT Group - аккредитованная IT-компания, занимаемся как разработкой собственных продуктов на стыке ML и AI, которые делают мир лучше, так и реализуем проекты разработки в крупных компаниях финтеха в формате outsource. У нас колоссальный опыт в разработке продуктов различной сложности, но при этом, мы не только создаем код - мы работаем с людьми.
Наша уникальность в том, что мы не просто IT-компания, мы пространство, в котором тебе всегда будет чем заняться, чему научится, с кем пообщаться, получить помощь и поддержку в любой ситуации. Живем по принципам Икигай и в первую очередь заботимся о наших сотрудниках, стараясь привносить гармонию и стабильность в их жизнь через реализацию их потребностей.
Сейчас в один из наших перспективных и длительных проектов, для нашего ключевого партнера - банк топ 5 РФ , мы ищем тебя, талантливого и сильного Data Scientist с опытом в банке от 3 лет!

Обязанности:

• Разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам
• Разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля
• Разработка моделей для оценки CLTV клиентов
• Разработка моделей эластичности по ставкам и другим макрофакторам для различных банковских продуктов для управления структурой баланса Банка, ликвидностью и изменения ценовой политики по продуктам

​​Требования:

• Опыт работы в банковском/финансовом секторе от 3-х лет в роли аналитика/DS, понимание банковских бизнес-процессов, опыт в моделировании.

Будет плюсом:

• Выпускник ведущего технического и/или финансового ВУЗа
• Хорошие знания и опыт практического применения теории вероятности и математической статистики
• Хорошие знания алгоритмов и методов машинного обучение и анализа данных: линейные модели, ансамблевые методы, модели для временных рядов, модели классификации и кластеризации
• Опыт применения моделей классического ML на практике
• Хорошие знания Python, опыт разработки моделей на языках Python или R, опыт написания модулей, классов и пр.
• Опыт работы с базами данных, владение SQL
• Хорошее знание английского языка

Преимуществом будет:
• Опыт построения моделей прогнозирования клиентского поведения физлиц
• Опыт разработки моделей для оценки CLTV клиента в банках
• Опыт разработки моделей эластичности клиентов
• Опыт работы с экосистемой Apache Hadoop (HDFS, Impala, Hive, Hue)
• Опыт работы с фреймворком Apache Spark (Pyspark, MLlib, Spark SQL)
• Опыт работы с системой контроля версий Git
• Знания финансовой математики, случайных процессов и стохастического анализа
• Опыт работы с Apache Airflow

Условия:

​​​​​​​​​​​​Удаленный формат работы. Можно с уверенностью сказать, что наша компания является уникальной благодаря тому, что ставит заботу о своих сотрудниках в приоритет, команда считается основной ценностью для нас.

Мы предоставим тебе возможность развиваться. Оплатим внешние курсы, дадим доступ к неограниченному количеству обучающих материалов. Ты получишь возможность выступать на конференциях, проводить обучения (при твоем желании, конечно), участвовать в митапах и вебинарах. Хотим развивать экспертность каждого сотрудника.

Мы считаем, что наряду с развитием интеллектуальным, здорово, когда человек уделяет время и физической форме, поэтому предоставляем возможность занятий спортом вместе с компанией. У нас есть собственные спортивные и киберспортивные команды)). Будем рады видеть тебя в одной из них).

Конечно мы предлагаем уже классическую базу, оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные), бонусы работы в аккредитованной IT-компании. Оплачиваем переработки, если они случаются, но стараемся их не допускать:)

Мы обучаем, мотивируем и вдохновляем, помогаем в решении любых личных вопросов. Активно развиваем soft skills и современные техники коммуникации. Эффективно действуем в онлайне и не привязываемся к геолокации.