Data Scientist
Summary
Data Scientist building and deploying ML models to optimize debt-collection efficiency — segmentation, forecasting, strategy and action-choice models. Day-to-day work spans production ML pipelines, A/B testing, anomaly detection, and reporting using Python and SQL at a fintech/lending company.
Чем предстоит заниматься:
- Разработка и внедрение моделей для повышения эффективности взыскания: модели сегментации, прогнозирования, оптимизации стратегий и выбора оптимального действия.
- Production ML и пайплайны: автоматизация расчёта признаков и скорингов, настройка триггеров и правил распределения портфеля, контроль качества данных и дрейфа моделей, регулярное переобучение и валидация.
- DS-исследования и эксперименты: поиск точек роста, выявление аномалий и факторов изменения ключевых метрик, построение гипотез, оценка эффекта стратегий и проведение A/B-тестов.
- Мониторинг и отчётность: сбор данных, регулярный анализ эффективности процессов и формирование отчётов по результатам.
- Системные решения: создание и сопровождение инструментов для выявления узких мест и поддержки управленческих решений.
Для успешной работы потребуется:
- Python.
- SQL.
- Умение формулировать выводы и презентовать результаты.
- Навыки статистического анализа.
Будет плюсом, если у вас есть:
- Опыт построения пайплайнов и сопровождения моделей в продакшене.
- Опыт работы с банковскими/кредитными данными и понимание специфики работы с просроченной задолженностью.
- Опыт построения прогнозных моделей.
- Опыт проектирования, проведения и оценки A/B-тестов и экспериментов.
- Атмосфера стабильности и безопасности, так как мы работаем в полном соответствии с ТК РФ.
- График работы 5/2. Формат работы - офис/гибрид.
- Своя корпоративная библиотека, в которой более 800 книг.
- Только самовыражение и свободный стиль. Никакого дресс-кода!
-
Отличный офис в самом центре города, своя кухня, чай/ кофе/ фрукты за счет компании.