Обязанности:
Финтех компания находится в поиске Team Lead Data Scientist в команду, которая занимается кредитным скорингом! Компания создает сервис, дающий людям простой доступ к деньгам в любой стране. 11 лет опыта в сфере микрофинансирования, экспертиза в IT, возможности развития и роста, гибкие подходы к работе, выход на международные рынки - и это лишь часть того, что можно рассказать о компании! Основные задачи: Управление процессами и развитие команды; Консультирование заказчика при постановке/утверждении задач; Создание и оптимизация системы принятия решений; Доработка существующих моделей кредитного скоринга; Разработка новых моделей кредитного скоринга; Анализ работы предикторов в моделях по оценке клиентов; Интеграция построенных моделей в проект; Работа с данными высоконагруженных сервисов; Автоматизация процессов и анализ; Улучшение существующей микросервисной архитектуры системы процессинга данных. Требования: Лидерские способности, опыт управления командой; Отличные аналитические навыки; Высшее математическое, техническое образование; Отличные знания математической статистики и теории вероятностей; Знание алгоритмов и теоретических основ машинного обучения; Уверенное владение Python, SQL; Опыт работы с ключевыми библиотеками машинного обучения в Python, такими как: Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM, statmodels, scipy; Умение эффективно визуализировать данные и результаты анализа с использованием библиотек, таких как: Matplotlib, Seaborn, Plotly; Умение работать со сложными xml / json структурами, в том числе в части преобразования их к реляционному виду; Опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection) от 3 лет по направлению моделирования; Опыт построения скоринговых моделей, анализ эффективности действующих моделей. Условия (организационные моменты): Диапазон заработной платы оговаривается на собеседовании и зависит от опыта успешного кандидата; Возможность обучения, посещения конференций; Техника для работы; Корпоративы, праздники, подарки для детей сотрудников; ДМС, изучение английского языка; Гибридный формат работы (офис в Москве и Нижнем Новгороде).Похожие вакансии