Инженер по машинному обучению для скоринговых моделей

Группа компаний Fordewind — быстрорастущая технологическая финансовая компания, основанная в 2017 году. Мы специализируемся на кредитовании и инвестиционно-банковских услугах для корпораций, малого и среднего бизнеса. Наша команда управляется опытными профессионалами финансовой отрасли с бэкграундом в крупнейших институтах (экс J.P. Morgan, UBS, ВТБ Капитал, Сбербанк CIB). Сегодня Fordewind — это международный бизнес с офисами в Дубае (ОАЭ), Москве (Россия), Алматы (Казахстан) и Лондоне (Великобритания).

• Работать совместно с разработчиками и аналитиками над запуском скоринговых процессов в новых локациях
• Адаптировать существующие скоринговые подходы и перестраивать scoring pipeline под специфику международных рынков
• Работать с данными из новых стран (финансовая отчётность, документы, внешние источники, альтернативные данные)
• Анализировать качество данных и применимость текущих российских скоринговых подходов компании к новым рынкам
• Совместно с разработчиками участвовать в автоматизации обработки данных и алгоритмов принятия решений
• Взаимодействовать с бизнес-командой для перевода кредитной экспертизы в data/scoring-логику и строить масштабируемую scoring-инфраструктуру

• опыт работы в качестве Data Scientist / ML Engineer
• уверенное владение Python, классическим DS/ML-стеком и ключевыми библиотеками (Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, LightGBM, CatBoost и пр.)
• способность работать не только с «чистыми» датасетами, но и с реальными messy-data из бизнеса
• понимание статистики, Feature engineering, Validation
• Будет плюсом: опыт построения или адаптации credit scoring models; владение английским языком для работы в международных проектах (B2 и выше)

• Профессиональный рост и гибкое построение карьерного пути
• Свобода в выборе используемого стека технологий, отсутствие внутренней бюрократии
• Участие в интересных проектах для решения прикладных бизнес задач с первых дней, возможность инициирования и запуска новых процессов
• Возможность работы в полностью удаленном режиме из любой точки мира
• Конкурентная оплата труда и прозрачная бонусная система