Кто мы?
JuicyScore - проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных. Мы создаём решения для борьбы с мошенничеством и управления рисками. Наши клиенты — финансовые институты и лидеры рынка в 45+ странах. Являемся аккредитованной IT-организацией и успешно развиваем бизнес с 2015 года.
Мы ценим самостоятельность и практический подход.
Роль
Мы ищем Middle Data Scientist, который умеет не только строить модели, но и разбираться в причинах изменений в данных, формулировать выводы и помогать бизнесу принимать решения.
Основные направления работы:
- Внутренние задачи, нацеленные на рост информативности и полезности продукта: ведение внутренних словарей (расширение и актуализация), анализ и инжиниринг признаков.
- Клиентские задачи: построение аналитических отчетов (по результатам глубокого анализа потока и построения кастомных моделей, а также оценки эффективности сервиса), проведение расследований по запросам от клиентов (поиск паттернов риска, аномалий, причин изменений в распределениях) – после погружения в предметную область и специфику продукта.
Вы будете связующим звеном между данными, моделями и бизнесом. От вас ждут не просто прогнозирование, а понятные выводы и рекомендации клиенту: где зона риска, как наше решение помогает.
Требования
- Образование: высшее в математике / статистике / информатике.
- Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей.
- ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо.
- Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту.
- Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть.
- Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL.
- Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации.
- Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском).
Будет плюсом:
- Опыт работы в финтехе, скоринге, антифроде;
- Знание R;
- Опыт создания и презентации клиентских отчетов;
- Опыт работы с большими объемами данных.
Мы предлагаем
- Работу в аккредитованной IT-компании (льготы, отсрочка и пр.).
- Компенсацию медицинских расходов с первого дня работы.
- Обучение и развитие (курсы, конференции, митапы — за счёт компании).
- Современное оборудование (MacBook).
- Бонусы и премии по результатам работы.
- Гибридный формат работы.
- Комфортный офис в центре Москвы.
Ключевые навыки
Python, SQL, pandas, numpy, анализ данных, визуализация, отчёты для клиентов, фрод-расследования, интерпретация моделей, английский (B2).
