Data Scientist ( направление скоринга )

Добро пожаловать в Click!

• Разрабатывать скоринговые модели: PD / LGD / EAD / транзакционный и поведенческий скоринг.

• Участвовать во всех этапах ML-жизненного цикла:

  • Взаимодействие с бизнес-заказчиками: сбор требований, постановка задач, согласование целей и метрик.

  • Исследование и подготовка данных, генерация признаков.

  • Построение и валидация моделей (оценка, сравнение, калибровка).

  • Вывод моделей в production (деплой) и автоматизация пайплайнов.

  • Настройка и поддержка мониторинга качества моделей.

• Проводить R&D для повышения качества скоринга:

  • Исследование и тестирование новых архитектур и алгоритмов.

  • Использование альтернативных источников данных для генерации дополнительных фичей.

  • Оценка бизнес-эффективности и интерпретация результатов.

Требования:

• 2+ года опыта в построении ML-моделей (финтех, банки, scoring-задачи — в приоритете).

• Отличное знание Python и ML-библиотек: pandas, numpy, sklearn, LightGBM / CatBoost / XGBoost, PyTorch.

• Уверенное владение SQL (сложные аналитические запросы, оконные функции).

• Понимание классических и современных алгоритмов: логистическая регрессия, бустинг, случайный лес, нейросети.

• Опыт построения ML-пайплайнов и деплоя моделей в production.

• Умение взаимодействовать с бизнесом и продуктом, интерпретировать результаты в бизнес-контексте.

Будет плюсом:

• Понимание регуляторных требований.

• Знание MLOps-инструментов: MLflow, DVC, Airflow, Docker.

Условия:

• Работу в офисе или гибрид — по договоренности
• Постоянное развитие и обучение
• Заботу о здоровье: в офисе функционирует фитнес зал, массажные кресла, действуют спорт клубы по интересам (футбол, настольный теннис, шахматы)
• Яркую корпоративную жизнь
• Кафетерий бенефитов
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании