Вакансия предполагает местонахождение в г.Москва или Московская область Обязанности: Разработка и оптимизация моделей кредитного скоринга для оценки кредитоспособности заемщиков; Анализ и обработка больших объемов данных с целью выявления закономерностей и зависимостей; Анализ дополнительных источников данных для включения в скоринговые модели; Оценка эффективности разработанных моделей с финансовой точки зрения; Подготовка отчетов об эффективности для руководства и смежных подразделений. Требования: Высшее математическое или техническое образование (предпочтительно МГУ, МФТИ, ВШЭ, СПБгУ); Отличные знания математической статистики и теории вероятностей; Знание алгоритмов и теоретических основ машинного обучения; Уверенное владение SQL, Python; Опыт работы с ключевыми библиотеками машинного обучения в Python, такими как: Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM; Умение эффективно визуализировать данные и результаты анализа с использованием библиотек, таких как: Matplotlib, Seaborn, Plotly; Желателен опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection); Опыт построения моделей машинного обучения и анализ эффективности действующих моделей будет преимуществом. Условия: Диапазон заработной платы оговаривается на собеседовании и зависит от опыта успешного кандидата Возможность гибридного (частично дистанционного) режима работы Прокачка личной и профессиональной эффективности в экспертной команде Оформление бессрочного трудового договора при полном соблюдении ТК
Похожие вакансии