Data Scientist (Модели кредитного риска)

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и поддерживать модели коллекшена: Classic ML cls/reg/clust, Next Best Action, Propensity scoring, Uplift evaluating & learning, Active Learning, PD Scoring.
• Развивать и поддерживать внутренний фреймворк для разработки моделей.
• Генерировать и применять в моделях новые фичи на основе слабоструктурированных данных из Hadoop.
• Анализировать эффективность новых источников данных и применять их в моделях.

Что ожидаем от кандидата

• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов.
• Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения.
• Опыт в разработке моделей машинного обучения от 2 лет.
• Опыт работы c пакетами для анализа данных на Python 3 (NumPy, pandas, Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, etc).
• Опыт работы с Git.

Будет плюсом

• Опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели и как можно применять для анализа компаний.

Условия

• Дух лидерства, амбиций, авантюризма — то, что мы называем Альфа-ДНК.
• Работа в крупнейшем частном банке с высоким уровнем экспертизы и классной командой.
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования.
• Для желающих работать из офиса — комфортные рабочие места. Для остальных — возможность гибридного формата работы.
• Сервера с Tesla и 1500гб оперативы.
• Понятный и общеизвестный модельный и технологический стек.
• Коллектив единомышленников (все DS-подразделения Альфы собраны в единый департамент, порог для обмена опытом минимален).
• Заинтересованность со стороны заказчиков, гарантирующая, что все модели строятся для промышленного применения и будут выведены в ПРОД с ощутимым влиянием на бизнес-процесс.
• ДМС, корпоративное обучение, коворкинг в Сочи и другие предложения от банка только для сотрудников.