Обязанности:
Ищем Data Science в компанию, 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 прибыли. Быстро тестируем и внедряем рабочие гипотезы, без бюрократии и работы в стол. Чем предстоит заниматься70% задач -- дата аналитика. Погружение в предметную область, работа с бизнесом, поиск инсайтов в имеющихся данных, задачи по кредитным портфелям: прогнозирование платежей, оценка портфеля на покупку, исследовательские задачи по влияние факторов на платежи, прогностические модели по получению решений от судов, оценка трудозатрат сотрудников 30% задач -- ML. Переход на ML модели аналитических задач, автоматизация бизнеса с помощью ML. ВАЖНО Тут нет 100% задач по работе с ML моделями, ищем человека, который будет плотно погружен в бизнес компании и с помощью аналитики данных и ML помогать бизнесу принимать правильные решения на основе данных.Для реализации этих задач мы делаем: Развиваем внутреннюю систему принятия решений — на основе данных из множества источников решаем, как лучше работать с каждым должником. Работаем с данными (Python + SQL) — анализируем кредитные портфели, строим прогностические модели, ищем скрытые зависимости. Строим и внедряем ML-модели — от классических (логистическая регрессия, градиентный бустинг) до экспериментов с новыми подходами. Автоматизируем отчётность — чтобы бизнес видел картину в реальном времени (дашборды, автоматические отчеты). Что мы ищем Сильный опыт с классической аналитикой и математикой (статистика, классификация, регрессия, кластеризация) Опыт в финансах, рисках, работе с просрочкой или смежных областях с работой с финансовыми данными и прогнозированием Владение Pandas / NumPy на базовом уровне Коммуникабельность — готов обсуждать задачи с бизнес-заказчиками и разработчиками, объяснять сложное простым языком. Будет большим плюсом: 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). ДМС со стоматологией, компенсация питания, корпоративы за границей.Похожие вакансии
Аналитик данных | Data scientist
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
JACOBS DOUWE EGBERTS (JDE)
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
СБЕР
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Сбербанк России, ПАО
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Группа НЛМК
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Азиатско-Тихоокеанский Банк
Договорная
Москва. Станции метро: Академическая, Профсоюзная, Новые Черемушки
Компания ПЭК