Обязанности:
Мокка – это самый популярный в России и Восточной Европе финтех сервис в сегменте BNPL (Buy Now Pay Later – Покупай сейчас, плати потом). С его помощью можно получить моментальный аванс на покупки и на другие цели с оплатой частями. Зарегистрироваться в Мокка можно в два клика прямо в магазине или в мобильном приложении – для этого не надо заполнять длинные анкеты или подписывать бумаги, весь процесс полностью онлайновый. Под капотом Мокка – более 10 лет накопленного опыта, современные мобильные и облачные технологии и уникальный гибкий подход ко всем процессам. Мы быстро растем как бизнес, подключаем новых партнеров и создаём свои сервисы. И верим, что люди – это самое главное, поэтому ищем талантливых профессионалов в нашу команду. Если ты любишь свою профессию, относишься к ней как к собственному делу и хочешь создавать новое – нам по пути. Мы знаем, что успешными нас делает команда:Открыто общаемся У нас нет бюрократии и многочасовых согласований. Вопросы решаются оперативно — здесь и сейчас. Помогаем раскрыть потенциал Если у вас интересная идея, мы с радостью возьмёмся её протестировать. Мы работаем на результат, и знаем, что для прорыва нужны эксперименты. У нас душевно Вам будет не страшен авитаминоз: каждую среду проводим день здоровья с фруктами и овощами. Чем предстоит заниматься? Разработка e2e data-сервисов на основе ML-моделей с целью снижения Cost of Risk: PD, Антифрод, Collection и т. д. Разработка e2e data-сервисов на основе ML-моделей с целью максимизации LTV клиента: кросс-продажи, борьба с оттоком и т. д. Тестирование новых источников данных (внутренних и внешних) для улучшения качества моделей. Участие в наполнении Features Store, курирование реализации новых блоков данных командами DWH/DMP. Мы подходим друг другу, если у тебя: Есть знания принципов работы риск-менеджмента и инструментов влияния через DS сервисы: Cost of risk, Decision cost, EL, PD. Понимание жизненного цикла клиента, LTV, CJM, UX. Наличие опыта промышленного использования ML-алгоритмов. Опыт управления жизненным циклом моделей. Опыт разработки NBA-оптимизатора, контентных рекомендаций (будет плюсом) Ключевые Technical skills Стандартный набор DS: numpy, pandas, sklearn + классический ML (lightgbm и т.д.) + библиотеки под кейс (напр., lightfm, retentioneering и т.д.) Отличное знание Python (ООП - желательно). Знание SQL на хорошем уровне: оконные функции, иерархические запросы. Linux. Знание основных команд, умение писать bash-скрипты и работать с pipe. Опыт работы с Git, Jira, Confluence. Будет плюсом: Умение работать с docker-контейнерами. Знакомство с PyTorch / TensorFlow. Опыт работы с облачными сервисами Yandex.Cloud (S3, Kubernetes). Мы предлагаем: Работу в быстро растущей фин-тех компании с ярким свежим продуктом; Привлекательную заработную плату в соответствии с твоими навыками и опытом, полное соблюдение ТК РФ; Работу в амбициозной команде с сильным руководителем; Возможность самим выбирать “железо” для работы; Современный офис в стиле лофт в БЦ “Даниловская мануфактура” (шаговая доступность от м. Тульская); Гибридный график работы (4 дня в офисе, 1 дистанционно) или полная удаленка по всему миру; Открытую и простую коммуникацию внутри команды, без лишнего формализма; Прокачка английского языка при работе с европейским офисом; ДМС, обучение и т.п.Похожие вакансии
Data Scientist Middle/Senior (кредитный скоринг)
Договорная
Москва. Станции метро: Тульская
Spice IT
Аналитик данных (дата инженер/data scientist)
Договорная
Москва. Станции метро: Тульская
Diamond Personnel R&C