Команда МСП Банка в поисках data scientist, который готов применять свои знания и навыки для разработки моделей оценки кредитного риска в сегменте МСБ и ИП, в рамках текущих задач Банка и совместного с ЦБ проекта развития национального скоринга.
ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ:
- разработка моделей количественной оценки кредитного риска сегмента МСБ и ИП на данных (анализ транзакций, отчетности, отзывов, арбитражей, данных телекома, новостного потока и др.);
- валидация скоринговых моделей;
- проведение исследований;
- участие в разработке и согласовании функциональных требований и технических заданий по доработке информационных систем Банка в части применения моделей оценки кредитного риска
ИЩЕМ ЧЕЛОВЕКА, КОТОРЫЙ:
- имеет высшее образование (техническое, математическое);
- обладает опытом в области DS от 1 года;
- отличное знание Python, SQL;
- отличное знание математической статистики и теории вероятностей, методов машинного обучения;
- умение делать экономические выводы на основании статистического анализа, интерпретировать результаты и давать рекомендации.
Будет преимуществом:
- опыт в оценке кредитного риска;
- опыт работы в коммерческом банке / ЦБ / консалтинге приветствуется;
- ШАД – огромный плюс.
МЫ ПРЕДЛАГАЕМ:
- возможность стать частью сильной команды, реализовать свой потенциал;
- оформление согласно ТК РФ;
- «белая» заработная плата по итогам собеседования;
- комфортный офис на ст. м. Павелецкая (есть возможность гибридной/удаленной работы на территории России);
- конкурентная "белая" заработная плата;
- социальный пакет (ДМС после испытательного срока, страхование жизни, страхование для выезжающих за рубеж, 3 дополнительных дня отдыха на решение социально-бытовых вопросов).
Если вы готовы принять вызов и внести свой вклад в нашу команду, ждем ваше резюме!
Похожие вакансии
Погружаться в спортивный мир глазами беттора: на основе поведения пользователей в продукте, метрик и сегментов анализировать, что важно для клиентов...
Отличное знание SQL, Python. Навык оптимизации запросов. Владение архитектурой данных. Опыт работы с k8s.
Практический опыт в web scraping и промышленном сборе данных из веба. Опыт настройки и использования прокси-инфраструктуры. Понимание, как строить...
Высшее геологическое (или горное) образование. Свободное владение ПК, продвинутый уровень Excel (сводные таблицы, макросы, работа с большими объёмами данных).
Коммерческий опыт от 3+ лет как Data Analyst / Data Analytics Engineer (желательно с уклоном в хранилища данных).
