Обязанности:
Ищем Data Science в команию, которая занимается разработкой собственной платформы на рынке взыскания. Это аккредитованная коллекторская организация с собственной разработкой, у которой есть развесистая система триггеров c алгоритмами для стратегий взыскания. Используем классический ML и нейросетки для прогнозирования и оптимизации процессов. Быстро тестируем и внедряем рабочие гипотезы, без бюрократии и работы в стол. Чем предстоит заниматьсяЗадачи по кредитным портфелям: прогнозирование платежей, оценка портфеля на покупку, исследовательские задачи по влияние факторов на платежи Статистика: прогностические модели по получению решений от судов, оценка трудозатрат сотрудников Работа с документами (CV, OCR, LLM): извлечение данных, преобразование, обогащение через агентов и прДля реализации этих задач мы делаем: Развиваем внутреннюю систему принятия решений — на основе данных из множества источников решаем, как лучше работать с каждым должником. Строим и внедряем ML-модели — от классических (логистическая регрессия, градиентный бустинг) до экспериментов с LLM. Работаем с данными (Python + SQL) — анализируем кредитные портфели, строим прогностические модели, ищем скрытые зависимости. Автоматизируем отчётность — чтобы бизнес видел картину в реальном времени (дашборды, автоматические отчеты). Что мы ищем Высшее образование (математика, экономика) Отличное владение Python и SQL (сложные запросы, работа с pandas/numpy). Продвинутый Excel — для быстрых прототипов и ad-hoc аналитики. Опыт построения и внедрения моделей машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация). Аналитический склад ума, системное мышление — ты видишь не просто цифры, а процессы и причинно-следственные связи. Самоорганизация — умеешь работать в режиме многозадачности, не теряя фокуса на качестве. Коммуникабельность — готов обсуждать задачи с бизнес-заказчиками и разработчиками, объяснять сложное простым языком. Будет большим плюсом: Опыт в финтехе, банках или коллекторских агентствах (понимание жизненного цикла просрочки). Опыт работы с LLM (fine-tuning, prompt engineering) или DL-фреймворками (PyTorch, TensorFlow). Практический опыт экономического и финансового анализа Что предлагаем: Минимум бюрократии — хорошая гипотеза быстро проверяется и внедряется. Большие данные —объем наших датасетов – миллионы строк (заемщики, платежи, судебные решения, исполнительные производства), в которых скрыты закономерности, влияющие на бизнес. Сильная команда и возможности роста Стабильность и развитие, мы уверенно чувствуем себя на рынке, нанимаем людей и внедряем новые технологии. Удобный офис в пешей доступности от метро Академическая / Профсоюзная (лёгкая парковка для автомобилистов). Удобный график: гибкое начало рабочего дня, ДМС со стоматологией, компенсация питания, корпоративы за границей.Похожие вакансии
Data Scientist (Аналитик данных)
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
СВОЙ
Аналитик данных (junior data scientist)
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Группа Актион
Data Scientist/Аналитик данных (Москва)
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Бристоль, сеть магазинов
Аналитик данных / Data-аналитик / Data Scientist / Продуктовый аналитик (Python)
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Яндекс
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Совкомбанк Лизинг
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Группа Компаний Аскона