Data Scientist (Рисковые модели РБ)

Чем предстоит заниматься

• Разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска ЮЛ (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное).
• Создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады).
• Эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным).
• Поведенческая аналитика и сегментация.
• Анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных.
• Создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации.

Наши пожелания к кандидатам

• Физико-математическое, экономико-математическое образование.
• Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения.
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов.
• Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: NumPy, pandas, scikit-learn, XGBoost / LightGBM / CatBoost и т.п.).
• Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных.
• Опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket.
• Желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому.
• Владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.

Что мы предлагаем

• Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны.
• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей.
• Конкурентную заработную плату, соцпакет.
• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).
• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением, объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).
• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.
• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).
• Квартальный бонус по результатам работы.
• ДМС, страхование жизни.
• Корпоративное обучение.