ML-инженер (Узбекистан)

Проект с релокацией в Узбекистан!

Мы ищем Senior Data Scientist / ML Engineer для участия в крупном технологическом проекте в финансовом секторе.

Специалист присоединится к команде, отвечающей за разработку, калибровку и промышленное внедрение моделей кредитного риска. Основной фокус роли — скоринговые PD-модели, автоматизация ML-процессов, мониторинг качества моделей и развитие инфраструктуры их эксплуатации.

Подробная информация о компании и проекте предоставляется кандидатам на следующих этапах отбора.

• Разработка, улучшение и калибровка скоринговых PD-моделей кредитного риска.
• Подготовка данных, разработка признаков и проведение статистического анализа.
• Разработка промышленного Python-кода: типизация, тестирование, документирование и code review.
• Вывод моделей в production в формате batch scoring или inference-сервисов.
• Построение мониторинга качества данных, дрифта признаков и скоров, а также деградации Gini и KS.
• Автоматизация процессов обучения, тестирования, развертывания и переобучения моделей совместно с MLOps- и Data Engineering-командами.

• Опыт работы в Machine Learning или Data Science от 5 лет, включая не менее 3 лет в кредитном риске.
• Практический опыт разработки и калибровки скоринговых PD-моделей.
• Опыт работы в банках, кредитных бюро, финтех-компаниях или скоринговых вендорах от 3 лет.
• Глубокое понимание методологии кредитного скоринга, модельных метрик и жизненного цикла риск-моделей.
• Уверенное владение Python на промышленном уровне и опыт работы с крупными ML-кодовыми базами.
• Практический опыт MLOps и промышленного внедрения моделей: MLflow или аналоги, версионирование, CI/CD, мониторинг и воспроизводимость экспериментов.

• Участие в крупном технологическом проекте в финансовом секторе.
• Работа над моделями, напрямую влияющими на процессы принятия кредитных решений.
• Контракт сроком на 1 год.
• Офисный формат работы с релокацией в Узбекистан.
• Итоговое предложение определяется по результатам интервью и зависит от опыта и технической экспертизы кандидата.
• Работа в команде опытных специалистов в области Data Science, кредитного риска, Data Engineering и MLOps.