data scientist в collection

Описания нет

• Разрабатывать ML-модели для задач Soft Collection: прогнозировать propensity-to-pay, выход из просрочки и recovery, приоритизировать клиентов, прогнозировать эффективность коммуникаций и сегментировать клиентскую базу
• Разрабатывать подходы Next Best Action и Next Best Offer для выбора оптимального действия по каждому клиенту
• Исследовать поведение клиентов и находить закономерности для collection-стратегий
• Проводить feature engineering и работать с большими объёмами структурированных данных
• Экспериментировать с алгоритмами CatBoost, LightGBM, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression и другими
• Оценивать модели по ML-метрикам и бизнес-эффекту
• Проводить A/B-тесты и участвовать в оценке причинного эффекта collection-стратегий
• Разрабатывать и внедрять модели в рабочую среду совместно с командами ML Engineering и MLOps
• Отслеживать качество моделей и участвовать в их регулярном переобучении
• Взаимодействовать с аналитиками данных, специалистами MLOps, командами управления рисками и взыскания задолженности, а также бизнес-командами
• Технически развивать менее опытных специалистов команды

• От 3 лет коммерческого опыта в Data Science или машинном обучении
• Отличное знание Python, SQL, pandas, NumPy и scikit-learn
• Сильная база в статистике и машинном обучении
• Практический опыт с градиентным бустингом и классификационными моделями
• Понимание перекрёстной проверки, отбора признаков, их важности и калибровки моделей
• Опыт работы с несбалансированными наборами данных
• Знание основных ML-метрик: ROC-AUC, PR-AUC, Gini, Precision, Recall, F1
• Опыт проведения и интерпретации A/B-тестов
• Умение самостоятельно пройти полный цикл: бизнес-задача, данные, модель, проверка, внедрение и мониторинг
• Понимание того, как ML-модель создаёт бизнес-ценность
• Будет плюсом: опыт работы в банке, fintech, кредитных рисках или взыскании задолженности, знание PD, LGD, EAD, roll rate, cure rate и recovery rate, опыт с uplift modeling или causal inference, разработки decisioning-систем, работы с MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes или облачной инфраструктурой

• Премии ко Дню Независимости и годовой бонус
• ДМС и страхование жизни
• Мобильная связь и скидки от партнёров
• 26 Дней отпуска и возможность взять дополнительные дни при важных событиях
• Бонусы за рекомендации
• Льготные условия на паркинг
• Тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке
• Возможность карьерного роста
• Возможность участвовать в социальных проектах и реализовывать идеи в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных цифровых инструментов