Обязанности:
Вам предстоит: Разработка и поддержка скоринговых моделей оценки и переоценки по покупкам на основе статистического анализа. Разработка и оптимизация других ML-моделей, связанных с процессами взыскания, таких как прогнозирование судебных решений, оценка вероятности банкротства и т.д. Разработка и поддержание моделей распознавания документов и речевой аналитики (NLP). Автоматизация операционных процессов компании за счет внедрения алгоритмов нечеткого поиска, написания скриптов для уменьшения доли ручного труда в компании. Проведение углубленного статистического анализа данных, включая проверку гипотез и выявление внутренних и внешних факторов, влияющих на взыскание задолженности. Анализ риск-метрик, включая эффективность сборов, уровень просрочки и другие ключевые показатели. Взаимодействие с командами разработки и аналитики для интеграции моделей в бизнес-процессы компании. Постоянное совершенствование моделей на основе новых данных и требований бизнеса. Мы ожидаем: Опыт работы от 3-4 лет в области анализа данных и машинного обучения. Глубокое понимание ML-алгоритмов и продвинутые знания Python, включая основные библиотеки для машинного обучения. Хорошие знания SQL (любой из диалектов), умение писать оптимизированные запросы. Практический опыт построения моделей для оценки рисков (скоринговые модели для оценки должника). Практический опыт в области обработки изображений, опыт решения задач OCR и/или анализа текстов (NLP). Опыт работы с инструментами логиррования экспериментов, кода, умение писать читабельный код в Python и его оптимизировать. Опыт вывода моделей в Production. Опыт написания базовых микросервисов, работы с большими данными и инструментариями для их анализа будет преимуществом. Мы предлагаем: Трудоустройство по ТК РФ; Своевременный официальный доход 2 раза в месяц; Бенефиты для сотрудников: гибридный график, курсы английского и испанского, ДМС со стоматологией, корпоративное такси, дополнительные дэй-оффы, участие в профильных конференциях, насыщенная корпоративная жизнь; Широкие возможности для профессионального развития, самореализации и карьерного роста; Открытое руководство, отсутствие бюрократии и дресс-кода; Карт-бланш на реализацию идей; Офис в пешей доступности от м.Парк Победы / м.Багратионовская / м.Фили.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская, Фили
Страховая компания Сбербанк страхование
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская, Фили
Московский Кредитный Банк
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская, Фили
Московская Биржа
Договорная
Москва. Станции метро: Парк Победы, Багратионовская, Фили
СберОбразование