Data scientist (модели кредитного риска)

Поделиться вакансией:
  • Москва
Чем предстоит заниматься
  • разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска ЮЛ (PD, DBR, модель оценка выручки, модель ликвидации ЮЛ и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
  • анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
  • 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;
  • создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;
Чего точно не будет в твоей работе:
  • Жизнь в рутине одинакового обновления моделей на свежих данных;
  • Работа с большим количеством Legacy;
  • Чистка данных с нуля и создание сложного аналитического кода для внедрения моделей;
  • Ожидание в очереди за инфраструктурными ресурсами для построения моделей;
  • Работа в стол или работа без понимания целей построения и применения моделей;
Наши пожелания к кандидатам
  • Физико-математическое, экономико-математическое образование;
  • Хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
  • Развитое логическое мышление;
  • Опыт аналитической работы от 3 лет, в том числе опыт разработки статистических моделей;
  • Умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
  • Знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm, pyspark и т.п.);
  • Умение работать с Git;
  • Навыки и опыт презентации результатов контрагентам;
  • Опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark);
  • Желателен опыт работы с юридическими лицами, а также с данными с госзакупок;
  • Опыт внедрения моделей в промышленную среду;
  • Владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.
Что мы предлагаем
  • Стабильную работу в одном из крупнейших банков страны
  • Сильное DS community, большое разнообразие рабочих и внерабочих активностей. telegram: @aaanalytics
  • 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
Как с нами связаться
По всем интересующим вопросам обращайтесь к сотруднику отдела по подбору персонала: Пономарева Анастасия Сергеевна
APONOMAREVA7@ALFABANK.RU

Откликнуться

Имя
Фамилия
Электронная почта
Телефон
На этот номер пришлём СМС с кодом подтверждения.
Файл с резюме
Ссылка на резюме
до 10 МБ
(.doc,.pdf,.docx,.rtf)

Поделиться вакансией: