Data scientist (скоринг)

Банк для меня:

• уверенность – мы соблюдаем ТК РФ, чтобы Вы были уверены и в сегодняшнем, и в завтрашнем дне;
• здоровье – мы предлагаем сотрудникам заботу о своем здоровье как при помощи лучших профессионалов за счет программ ДМС (и стоматологов – тоже), так и доплачивая разницу по больничному листу до размера зарплаты (до 10 дней в году);
• дополнительные полчаса сна (или даже больше) – за счет расположения офиса в 50 метрах от ст.м. Новослободская/Менделеевская (ул. Сущевская, д. 27, стр. 1).
• время на себя и близких – при стандартном графике 5/2 с 9 до 18 по пятницам мы заканчиваем рабочий день в 16:45. Гибридный формат работы;
• саморазвитие (24/7, если захотите) – для сотрудников работает удобное мобильное приложение с десятками электронных курсов и материалов для развития, в которых мы постарались собрать лучшие отечественные и мировые практики и инструменты как по hard, так и по soft-skills;
• ЗОЖ – вместе играем и участвуем в спортивных мероприятиях.

Я для Банка:

• Подготавливать данные, разрабатывать, внедрять и валидировать банковские модели оценки риска (PD, LGD, NCL, antifraud etc);
• Разрабатывать модели для других подразделений банка (модели отклика, оттока, коллекшен, бизнес модели, etc);
• Оценивать качества моделей контрагентов и разрабатывать модели на внешних данных;
• Улучшать и автоматизировать внутренние инструменты моделирования для повышения скорости и качества разработки моделей AutoML;
• Исследовать применимости новых инструментов и подходов к риск моделированию банка для увеличения доходности.

Банк – это я, если есть:

• Опыт работы в DataScience от 1 лет;
• Опыт работы в банковской сфере от 1 года;
• Понимание банковских процессов;
• Глубокие знания теор. вероятности и мат. статистики;
• Знание языков: Python, SQL;
• Умение работать с пакетами для анализа данных и построения ML моделей (numpy, pandas, sklearn, xgboost, catboost, optuna, etc).

Будет плюсом:

• Навыки использования deep learning;
• Навыки работы с Airflow.