Senior data scientist в команду скоринговых моделей ЮЛ
Posted 8
views
Summary
Senior data scientist on Alfa-Bank's legal-entity credit scoring team: builds and maintains credit-risk models (PD, revenue, limit estimation) with classical ML (GLMs, gradient boosting, random forests), engineers features via Feature Store, tests new data sources, and experiments with RNNs on payment data. Stack: Python, SQL, Hadoop/Spark.
Обязанности:
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;
Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;
• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.
Условия:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;
Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;
• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.
Условия:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий