ML Инженер проекта разработки моделей скоринга заемщиков

Показать контакты

Описание вакансии

Обязанности:

Разработка и внедрение моделей машинного обучения для кредитного скоринга и других аналитических задач.
Работа с большими объемами данных: сбор, предобработка, анализ и разработка признаков.
Оптимизация и поддержка ML-моделей в производственной среде.
Проведение экспериментов и тестирования моделей для повышения точности и эффективности.
Разработка документации и отчетов по разработанным решениям.
Взаимодействие с командами аналитиков, разработчиков и других специалистов для интеграции решений в бизнес-процессы.

Требования:

Профессиональный опыт:
Опыт работы в области машинного обучения от 3 лет, предпочтительно в финансовом секторе.
Опыт разработки и внедрения моделей кредитного скоринга или аналогичных аналитических моделей.
Практический опыт работы с большими объемами данных.
Технические навыки:
Отличное владение языками программирования, преимущественно Python.
Глубокие знания ML-библиотек и фреймворков (например, scikit-learn, PyTorch).
Опыт анализа данных, предобработки и инженерии признаков.
Знание алгоритмов машинного обучения (логистическая регрессия, деревья решений, ансамблевые методы и другие подходы для задач скоринга).
Навыки работы с системами управления базами данных (SQL).
Дополнительные навыки:
Понимание принципов оценки кредитных рисков и регуляторных требований в банковском секторе.
Опыт развертывания и поддержки ML-моделей в производственной среде.
Навыки работы с облачными платформами (AWS, Azure) будут преимуществом.
Высшее образование в области компьютерных наук, математики, статистики или смежных дисциплин.

Условия:

Работа в инновационной и динамичной среде на одном из ведущих рынков финансовых технологий.
Конкурентоспособную заработную плату.
Возможности для профессионального развития, обучения и карьерного роста.
Участие в проектах, которые влияют на развитие банковской отрасли.
Пятидневная рабочая неделя с 9:00 до 18:00.
Работа в комфортном офисе в динамичной и инновационной среде.