дата инженер скоринговых моделей ЮЛ

Описания нет

• Разрабатывать и поддерживать внутренние модели кредитного риска юридических лиц: PD, оценки выручки и лимитов
• Создавать признаки и применять их в моделях с использованием Feature Store и онлайн-каскадов
• Экспериментировать с новыми для классического скоринга подходами к моделированию, включая рекуррентные нейронные сети для данных по платежам
• Проводить поведенческую аналитику и сегментацию
• Анализировать эффективность новых источников данных и тестировать на них модели кредитного риска
• Создавать модели и подходы к разработке моделей, пригодные для статей и публикаций

• Физико-математическое или экономико-математическое образование
• Хорошее знание теории вероятностей, математической статистики и методов машинного обучения
• Умение анализировать, очищать и подготавливать данные, отбирать и создавать признаки, писать SQL-запросы
• Знание Python, numpy, pandas, scikit-learn, xgboost, lightgbm или catboost
• Опыт работы с Hadoop, Hive, Impala, Apache Spark или реляционными базами данных
• Опыт работы в Jira, Confluence и Bitbucket
• Готовность пробовать новые идеи и постоянно учиться
• Английский для свободного чтения специализированной литературы
• Будет плюсом: опыт работы с юридическими лицами и понимание их отчётности и моделей анализа компаний

• Квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график
• ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в клиниках, страхование и компенсацию 10 дней больничного
• Возможности вертикального и горизонтального карьерного роста, тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплата профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Бесплатный доступ к корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям