Обязанности:
Ищем аналитика/ML-специалиста в команду рисков, который хочет делать модели “под ключ” и видеть реальный эффект от своей работы.У нас много данных, понятные метрики, быстрый цикл проверки гипотез и задачи, которые напрямую отражаются на финансовом результате. Чем предстоит заниматься 1) Full-cycle ML для задач collection собирать, анализировать и готовить данные для моделей (feature engineering, датасеты, витрины); разрабатывать модели (например, скоринг/приоритизация действий/вероятности исходов), проводить валидацию; защищать модельные решения перед бизнесом/внутренними стейкхолдерами (логика, метрики, эффект); автоматизировать внедрение и интеграцию в стратегии взыскания; регулярно мониторить качество, стабильность и дрейф моделей, улучшать их по результатам. 2) Улучшение стратегии взыскания через аналитику и эксперименты разбирать текущие процессы взыскания и находить точки роста; формулировать гипотезы, проводить A/B-тесты, оценивать влияние на ключевые метрики. 3) Работа с данными искать, оценивать и подключать новые источники данных (внутренние и внешние); проверять качество и полезность источников для моделей/стратегии. 4) Ad-hoc аналитика быстрые расчёты, исследования и ответы на вопросы руководства и бизнеса. 5) LLM/GenAI в collection настройка/адаптация LLM-подходов под прикладные задачи взыскания (например, классификация обращений, подсказки, автоматизация рутинных операций, анализ текста — в зависимости от вашей экспертизы). Что важно для нас Высшее образование (математика / физика / IT или смежные); уверенный SQL (джойны, оконные функции, агрегации — важно для ежедневной работы); Python для аналитики и ML: Pandas/NumPy + один из бустингов (XGBoost / LightGBM / CatBoost); Excel на уровне уверенного пользователя; базовые/практические знания ML-моделирования: постановка задачи, метрики, валидация, интерпретация результата. Будет плюсом: опыт A/B-тестов и статистики (power, дизайн экспериментов, корректная интерпретация); опыт продового внедрения моделей (пайплайны, мониторинг, автоматизация). Что предлагаем работу в сильной команде в современном банке и задачи «в прод», а не в стол; прямое влияние на прибыль: эффект моделей и экспериментов измеряется в понятных метриках; возможность применять современные подходы и технологии, включая AI/LLM; рост: от аналитики и моделей — к ownership направления/модельного контура.Похожие вакансии
Договорная
Москва. Станции метро: Войковская, Балтийская, Стрешнево
Finstar Financial Group
От 90 000 до 150 000 руб.
Москва. Станции метро: Войковская, Балтийская, Стрешнево
Codemate Team (ИП Дегтярев Михаил Алексеевич)
До 5 000 руб.
Москва. Станции метро: Войковская, Балтийская, Стрешнево
Finstar Financial Group
От 4 000 руб.
Москва. Станции метро: Войковская, Балтийская, Стрешнево
WIT recruitment
Договорная
Москва. Станции метро: Войковская, Балтийская, Стрешнево
Finstar Financial Group
ML-инженер (Junior+ / Middle )
Договорная
Москва. Станции метро: Войковская, Балтийская, Стрешнево
СБЕР