Ищем Data Scientist, который будет участвовать в разработке и развитии рисковых (PD, LGD) и бизнес-ориентированных (CRM) моделей для продуктов компании в сфере финтех.
Проект
Мы развиваем линейку продуктов для малого и среднего бизнеса (МСБ), включая:
- Скоринговые платформы для оценки кредитных рисков бизнеса.
- Аналитическую песочницу – уникальный на рынке инструмент для работы с данными.
- Сервис «Кредитная история для предпринимателей» – новый флагманский продукт с персонализированными предложениями от банков.
Команда
В направлении МСБ задействованы Data Scientists, Data Analysts, бэкенд-разработчик и администратор инфраструктуры.
Стэк
Python, pandas, numpy, sklearn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, matplotlib, Hadoop, Greenplum.
Спектр задач
- Полный цикл разработки и внедрения ML-моделей: от сбора требований и исследования данных до вывода в продакшен и мониторинга.
- Разработка и обновление скоринговых моделей для МСБ (оценка кредитного риска, вероятности дефолта, лимитов выдачи).
- Создание и исследование новых бизнес-моделей (CRM):
- Модели склонности к кредитованию и отклика на предложения.
- Модели для рекомендаций финансовых продуктов и расчета LTV (пожизненной ценности клиента).
- Модели эластичности спроса по условиям кредитования. - Проведение research по новым источникам данных: извлечение, анализ и генерация новых фичей для улучшения качества моделей.
- Взаимодействие с командой продукта для формализации бизнес-задач, оценки их потенциала и представления результатов.
- Кросс-функциональная работа с аналитиками, бэкенд-разработчиками и инженерами инфраструктуры для интеграции моделей в продукты.
Что ожидаем от тебя
- Опыт работы от 3-х лет в роли Data Scientist, с упором на классический Machine Learning.
- Опыт в финтехе, ритейле или смежных областях, где есть задачи прогнозирования, оценки рисков или клиентского поведения (скоринг, CRM, LTV, рекомендации). Опыт именно с CRM-моделями будет ключевым преимуществом.
- Отличные знания классического ML (градиентный бустинг, линейные модели, валидация, feature engineering).
- Уверенное владение Python и стандартным стеком библиотек (pandas, numpy, scikit-learn). Важно: умение писать чистый, поддерживаемый код среднего уровня, понимание основ ООП для задач обработки и описания структур данных.
- Опыт работы с большими табличными данными (миллионы наблюдений, сотни фичей).
- Знание SQL для работы с корпоративными хранилищами данных.
- Будет плюсом: опыт research'а новых данных, A/B-тестирования, работы с API для получения данных.
Что готовы предложить
- Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (10% от годового дохода).
- Оформление по ТК РФ.
- Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
- Удаленный формат работы (в пределах РФ). 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).
- Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
- Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
- Уникальный опыт: участие в создании нового, перспективного продукта с высокой степенью влияния на результат и возможности для творческого подхода (research).
- Возможности для роста внутри компании.
Как мы проводим собеседования
20-25 минут – общение с рекрутером (Zoom, видео встреча).
60 минут – техническое интервью (Я.Телемост, видео встреча) – разговор про опыт, 2-3 задачи (SQL, Python) и вопросы по классическому ML.
60 минут – встреча с продуктовой командой МСБ (Я.Телемост, видео встреча) – обсуждение soft skills, фита с командой и бизнес-задач.
Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).
Оффер, обсуждение даты выхода на работу.
Мы стараемся как можно быстрее принимать решения!
