Data Scientist (Mодели скоринга ЮЛ)

Чем предстоит заниматься

• Разрабатывать и поддерживать модели кредитного риска для направления выпуска ЭБГ (PD, antifraud) с помощью методов машинного обучения (логистическая регрессия, градиентный бустинг и др.).
• Анализировать слабоструктурированные данные в Hadoop.
• Создавать новые признаки и применять их в моделях.
• Выполнять инфраструктурные задачи.
• Написание документации.

Наши пожелания к кандидатам

• Физико-математическое, экономико-математическое.
• Образование.
• Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения.
• Развитое логическое мышление.
• Опыт аналитической работы от 3 лет, в том числе опыт разработки статистических моделей.
• Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов.
• Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: pandas, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, PySpark и т.п.).
• Умение работать с Git.
• Навыки и опыт презентации результатов контрагентам.
• Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark).
• Желателен опыт работы с юридическими лицами, а также с данными с госзакупок.
• Опыт внедрения моделей в промышленную среду.
• 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.