Построение аппликационных и поведенческих моделей для всех продуктов розницы (POS, BNPL, Потребительские кредиты, Авто, Кредитные карты, МФО);
Оценка качества модельного эффекта от внедрения внешних партнеров, взаимодействие с коллегами из смежного отдела по данному направлению;
Осуществлять разработку новых и модификацию существующих скоринговых моделей;
Улучшать мониторинг текущих моделей команды;
Развивать внутреннюю AutoML библиотеку;
Проводить регулярный code rewiew совместно с младшими коллегами;
Исследовать внутренние данные и обогащать ими модели.
Требования:
Высшее образование в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики;
Опыт построения прогнозных моделей, глубокое знание классических алгоритмов: линейная и логистическая регрессии, градиентные бустинги (реализация боевых проектов). Будет преимуществом практический опыт применения рекуррентных и CV архитектур нейронных сетей;
Опыт в распределённых вычислениях с помощью следующих технологий: Hadoop, Spark, Dask и другие;
Продвинутое владение Python и классическимML-стэком(pandas, numpy, scikit-learn, xgboost и т.д.);
Желателен опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection) от 3 лет по направлению моделирования;
Практический опыт реализации полного цикла разработки модели от идеи до внедрения как преимущество.