| Описание: |
Компания – одно из крупнейших Бюро кредитных историй в России. В числе клиентов более 4 миллионов физических лиц, 600 банков, МФО, страховых компаний и операторов сотовой связи. Что мы делаем? - Мы храним и обрабатываем кредитные истории более 100 миллионов россиян, уделяя большое внимание не только количеству данных, но и качеству их обработки.
- Предоставляем b2b клиентам данные и аналитику по потенциальным заемщикам, которая помогает им в принятии решения о предоставлении или не предоставлении кредита.
- Даем возможность физ. лицам ознакомиться со своей кредитной историей, получить выгодные предодобренные предложения от банков.
Проект Ищем сотрудника на продуктовое направление – скоринг физических лиц. На данный момент применяется классический ML, скоринговые модели: основная часть – это предсказание кредитного дефолта, модели PD, также есть модели отклика на кредитное предложение, модели антифрода, коллекшена, модели дохода, рекомендаций по кредитным предложениям и ряд других. В будущем планируется внедрение нейросетей, LLM и других технологий. Одна из основных задач отдела – это совершенствование аналитических механизмов, переход продукта на версию следующего поколения. Уже сейчас происходит переход от линейных методов к нелинейным и постепенная миграция на инструменты больших данных (с Oracle на Hadoop, Greenplum), технологии параллельной обработки данных. Команда 10 Data Scientists (грейды middle, senior) – большая часть задействована в скоринге физ. лиц. Расширяем команду в связи с ростом количества проектов. Методология Agile, Scrum. Еженедельные спринты. Чем предстоит заниматься - Построение скоринговых моделей, как общих, так и индивидуальных (модели PD, дохода, интереса, социальных графов, collection, approval, bankruptcy, recovery и пр.).
- Разработка новых переменных и правил.
- Проверка различных гипотез, связанных с будущими переменными и моделями.
- Внедрение моделей и мониторинг эффективности их работы.
- Написание документации о результатах моделирования и валидации.
- Проведение ретро-тестов по новым моделям и анализ результатов.
- Проверка целесообразности использования новых (внешних) источников данных в целях повышения качества моделей.
Что ожидаем от тебя - Опыт работы не менее 2-х лет в области аналитики и моделирования в сфере финтеха (кредитные бюро, банки, МФО и т.д.).
- Опыт разработки и внедрения алгоритмов обучения (регрессии, деревья решений, случайный лес, бустинги и пр.), знание их преимуществ, недостатков и ограничений.
- Опыт работы с Git.
- Отличное знание SQL и опыт работы с реляционными СУБД и корпоративными хранилищами данных (Oracle, MSSQL, PostgreSQL).
- Уверенное знание Python (+ владение стандартным набором библиотек для анализа данных и машинного обучения: pandas, numpy, matplotlib, sklearn, xgb и пр.).
- Внимание к деталям, трепетное отношение к точности данных (поиск аномалий в данных и умение работать с ними).
- Упорство, способность проводить множество однотипных экспериментов с целью постепенного улучшения продукта.
Что готовы предложить - Оформление по ТК РФ: оклад (миддл - от 200к на руки, сениор от 250к на руки)+ годовой бонус – грейд определяется по результатам собеседования.
- Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
- Удаленный формат работы. При желании можно работать в офисе класса А (г. Москва).
- ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
- Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
- Льготная ипотека (от Сбербанк), в том числе рефинансирование (ставка по ипотеке на 2 пункта ниже).
- Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
- Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
- Возможности для роста внутри компании.
Как мы проводим собеседования -
15-20 минут – общение с рекрутером. -
60 минут – техническое интервью (google meet, видео встреча). -
Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде). -
Оффер, обсуждение даты выхода на работу. Мы стараемся как можно быстрее принимать решения! |
