Data Scientist B2B

Функция

• Постоянное совершенствование аналитических механизмов, используемых в B2B продуктах ОКБ.

Обязанности

• Построение скоринговых (и не только) моделей, как общих, так и индивидуальных (модели PD, дохода, интереса, социальных графов, collection, approval, bankruptcy, recovery и пр.).
• Разработка новых переменных и правил.
• Проверка различных гипотез, связанных с будущими переменными и моделями.
• Внедрение моделей и мониторинг эффективности их работы.
• Написание документации о результатах моделирования и валидации.
• Проведение ретро-тестов по новым моделям и анализ результатов.
• Проверка целесообразности использования новых (внешних) источников данных в целях повышения качества моделей.

В общем полный цикл построения моделей от обсуждения цели и сбора данных до внедрения в продуктивную среду и дальнейшего мониторинга.

Наши пожелания к соискателю

• Опыт работы не менее 3-х лет в области аналитики и моделирования.
• Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Oracle, MS SQL, PostgreSQL).
• Опыт разработки и внедрения алгоритмов обучения (регрессии, деревья решений, случайный лес, бустинги и пр.), знание их преимуществ, недостатков и ограничений.
• Уверенное знание Python (+ владение стандартным набором библиотек для анализа данных и машинного обучения: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn, XGB и пр.).
• Опыт работы с Git.
• Внимание к деталям, трепетное отношение к точности данных; всегда ищете аномалии в данных и умеете работать с ними.
• Упорство, способность проводить множество однотипных экспериментов с целью постепенного улучшения продукта.

Плюсами будут:

• Опыт работы в подразделениях риск-менеджмента или маркетинга банков, занимающихся моделированием на основе больших данных.
• Опыт разработки нестандартных моделей «с нуля», когда непонятно, как подступиться к решению задачи.
• Опыт написания ETL / построения витрин.
• Опыт backend разработки на Python.
• Опыт работы с Docker, Airflow, Grafana.
• Успешное участие в соревнованиях по машинному обучению.

Мы предлагаем

• Работа с базой с более чем 500 млн. кредитных историй — это уникальная огромная база знаний о финансовых предпочтениях, финансовой жизни людей на протяжении последних 17 лет.
• Гибкие методы управления: мы работаем по Scrum, планируем задачи на недельные спринты, регулярно проводим Code Review и внедряем у себя практики MLOps.
• Конкурентный уровень заработной платы + премии по итогам работы за год в соответствии с утвержденными внутренними политиками.
• Расширенная программа ДМС, включая стоматологию.
• Частичная компенсация абонемента в фитнес-клуб и обучения английскому языку.
• Уютный офис в центре Москвы (гибридный график работы).