Ml engineer in credit scoring

В один из крупнейших банков Узбекистана ищем ML Engineer / Data Scientist для участия в масштабном проекте по разработке и внедрению системы кредитного скоринга для малого и среднего бизнеса (МСБ). Проект имеет национальный масштаб и реализуется при участии одной из ведущих международных консалтинговых компаний. Это возможность не просто заниматься разработкой отдельных ML-моделей, а непосредственно влиять на архитектуру, качество и развитие системы кредитного скоринга , которая будет использоваться для оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса.

• Разработка, обучение и внедрение ML-моделей для оценки кредитоспособности субъектов малого и среднего бизнеса.
• Анализ больших массивов финансовых, транзакционных и других данных для построения скоринговых моделей.
• Разработка и оптимизация признаков (Feature Engineering), отбор наиболее значимых факторов кредитного риска.
• Оценка качества моделей, их валидация, калибровка и повышение точности прогнозирования.
• Разработка и поддержка ML-пайплайнов для подготовки данных, обучения моделей и расчёта скоринговых оценок.
• Мониторинг качества моделей после внедрения, выявление деградации и обновление моделей.
• Взаимодействие с командами Data Engineering, IT, риск-менеджмента и бизнеса.
• Участие в разработке архитектуры и дальнейшем развитии скоринговой платформы.
• Взаимодействие с экспертами международной консалтинговой компании в рамках реализации проекта.

• Опыт работы в Data Science / Machine Learning от 3 лет.
• Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей.
• Опыт работы в банковской или финансовой сфере.
• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: Pandas, NumPy, Scikit-learn.
• Хорошее знание SQL и опыт работы с большими массивами данных.
• Понимание алгоритмов машинного обучения: Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost).
• Опыт Feature Engineering, оценки качества моделей и работы с метриками классификации (ROC-AUC, Gini, Precision, Recall и др.).
• Понимание принципов построения ML-пайплайнов и вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
• Будет плюсом: Опыт разработки моделей кредитного скоринга, особенно для малого и среднего бизнеса; Опыт работы с моделями оценки кредитного риска (PD, Probability of Default); Понимание банковских кредитных процессов и принципов риск-менеджмента; Опыт работы с транзакционными, финансовыми и альтернативными источниками данных; Знание MLOps-инструментов: MLflow, Airflow, Docker, Git; Опыт мониторинга ML-моделей, работы с Data Drift и Model Drift; Опыт взаимодействия с международными командами и консалтинговыми компаниями

• Официальное трудоустройство в штат одного из крупнейших банков Узбекистана.
• Заработная плата: $2 500–3 300 в месяц (эквивалент в местной валюте, условия обсуждаются).
• Участие в масштабном проекте национального значения.
• Возможность непосредственно влиять на создание и развитие системы кредитного скоринга для МСБ.
• Высокий уровень самостоятельности и ответственности за технические решения.
• Совместную работу с одной из ведущих международных консалтинговых компаний.
• Возможность развивать экспертизу на пересечении Machine Learning, банковского риск-менеджмента и финансовых технологий.
• Работу над продуктом, который будет использоваться в реальных банковских процессах.