Руководитель направления интеллектуального анализа данных (Team Lead DS)
Руководитель направления интеллектуального анализа данных (Team Lead DS)
Описание вакансии
Обязанности:
• Руководить направлением моделирования рисков розичного бизнеса (команда из 12 DS и на двух руководителей);
• Много общаться с бизнес-заказчиками и контрагентами, ответственными за различные этапы жизненного цикла моделей (риск-менеджеры, валидация, ml ops, BI, IT и тд);
• Планировать задачи и контролировать их выполнение;
• Помогать команде в решение задач и проводить code review;
• Репортить прогресс по задачам бизнес-заказчикам и вышестоящим руководителям;
• Улучшать текущие процессы и фреймворки.
Задачи команды:
• Разработка и поддержание моделей кредитного риска для розничного бизнеса, а также регуляторные модели ПВР для розничного и поточного кредитования малого и среднего бизнеса (PD, EAD, LGD);
• Аналитика слабоструктурированных данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях;
• Эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например применение методов NLP для анализа данных о юрлицах, не укладывающихся в реляционную модель данных);
• Поведенческая аналитика и сегментация;
• Анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных.
Требования:
• Физико-математическое, экономико-математическое образование;
• Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• Развитое логическое мышление;
• Опыт аналитической работы от 6 лет, в том числе опыт разработки статистических моделей;
• Опыт руководства командой является преимуществом;
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: scipy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm и т.п.);
• Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark);
• Опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket
• Владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.
Посмотреть контакты работодателя
• Руководить направлением моделирования рисков розичного бизнеса (команда из 12 DS и на двух руководителей);
• Много общаться с бизнес-заказчиками и контрагентами, ответственными за различные этапы жизненного цикла моделей (риск-менеджеры, валидация, ml ops, BI, IT и тд);
• Планировать задачи и контролировать их выполнение;
• Помогать команде в решение задач и проводить code review;
• Репортить прогресс по задачам бизнес-заказчикам и вышестоящим руководителям;
• Улучшать текущие процессы и фреймворки.
Задачи команды:
• Разработка и поддержание моделей кредитного риска для розничного бизнеса, а также регуляторные модели ПВР для розничного и поточного кредитования малого и среднего бизнеса (PD, EAD, LGD);
• Аналитика слабоструктурированных данных в Hadoop, создание новых признаков и их применение в моделях;
• Эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например применение методов NLP для анализа данных о юрлицах, не укладывающихся в реляционную модель данных);
• Поведенческая аналитика и сегментация;
• Анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных.
Требования:
• Физико-математическое, экономико-математическое образование;
• Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• Развитое логическое мышление;
• Опыт аналитической работы от 6 лет, в том числе опыт разработки статистических моделей;
• Опыт руководства командой является преимуществом;
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: scipy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm и т.п.);
• Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark);
• Опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket
• Владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.