Обязанности: • разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);• поведенческая аналитика и сегментация;• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации; Требования: • физико-математическое, экономико-математическое образование;• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу. Условия: • Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны• Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram• Конкурентную заработную плату, соцпакет.• Условия для роста и развития (в т.ч. конференции, тренинги, внутренние программы развития).• Дружный коллектив единомышленников (все специалисты, занимающиеся машинным обучением объединены одним департаментом для максимально плотного и продуктивного обмена знаниями).• Передовой стек технологий, высокопроизводительное оборудование.• Возможность решать разнообразные прикладные задачи с выводом в промышленную эксплуатацию, возможность существенно влиять на результат (в т.ч. в бизнес-смысле) и способы его достижения (вплоть до внесения изменений в архитектуру).• Квартальный бонус по результатам работы;• ДМС, страхование жизни;• корпоративное обучение;
Похожие вакансии