Team Lead Data Scientist (кредитный скоринг)
Требования
Местоположение и тип занятости
Компания
Описание вакансии
О компании и команде
Кого ищем:
Team lead команды разработчиков моделей кредитного скоринга.
Опыт работы: от 3-х лет на позиции старшего (ведущего) инженера скоринговых моделей.
Формат работы:
Удаленно / гибрид / офис (Москва или Нижний Новгород) - любой из перечисленных.
О компании:
Мы - это группа компаний К+, куда также входит компания Займиго МФК - холдинг активно растущих компаний, которые объединяют в себе несколько направлений работы: финансы и кредитование, IT продукты, глубокая аналитика, развитый маркетинг и, конечно, клиентский сервис.
Наша цель - дать людям простой и быстрый доступ к деньгам в любой точке мира. Для этого мы активно разрабатываем новые инструменты и открываем проекты в других странах.
Сейчас нас уже около 400 человек:
- это пул команд, работающих по различным направлениям;
- десятки ведущих специалистов, которые растут и развиваются внутри холдинга;
- партнеры, инвесторы, консультанты, которые верят в нас и оказывают нам поддержку.
11 лет опыта в сфере микрофинансирования, экспертиза в IT, возможности развития и роста, гибкие подходы к работе, выход на международные рынки - и это лишь часть того что можно рассказать о нас
Ожидания от кандидата
Над какими задачами предстоит работать:
- Управление процессами и развитие команды (6 сотрудников);
- Консультирование заказчика при постановке/утверждении задач;
- Создание и оптимизация системы принятия решений;
- Доработка существующих моделей кредитного скоринга;
- Разработка новых моделей кредитного скоринга;
- Анализ работы предикторов в моделях по оценке клиентов;
- Интеграция построенных моделей в проект;
- Работой с данными высоконагруженных сервисов;
- Автоматизацией процессов анализ;
- Улучшением существующей микросервисной архитектуры системы процессинга данных.
Мы ждем от Вас:
- Лидерские способности, опыт управления командой;
- Отличные аналитические навыки;
- Высшее математическое, техническое, естественнонаучное образование;
- Отличные знания математической статистики и теории вероятностей;
- Знание алгоритмов и теоретических основ машинного обучения;
- Уверенное владение Python, SQL;
- Опыт работы с ключевыми библиотеками машинного обучения в Python, такими как: Scikit-learn, Pandas, NumPy, XGBoost, LightGBM, statmodels, scipy;
- Умение эффективно визуализировать данные и результаты анализа с использованием библиотек, таких как: Matplotlib, Seaborn, Plotly;
- Умение работать со сложными xml / json структурами, в том числе в части преобразования их к реляционному виду;
- Опыт работы в розничных рисках (МФО, розничные банки, collection) от 3 лет по направлению моделирования;
- Опыт построения скоринговых моделей, анализ эффективности действующих моделей;
- Опыт работы с данными кредитных историй.
Условия работы
Что мы предлагаем (организационные моменты):
- Устройство по ТК РФ (ИП), также возможно трудоустройство в аккредитованную IT-компанию;
- Диапазон заработной платы оговаривается на собеседовании и зависит от опыта успешного кандидата;
- Удаленно / гибрид / офис (Москва или Нижний Новгород) - любой из перечисленных форматов работы;
- Возможность обучения за счет компании по релевантному направлению;
- Обеспечим оборудованием.
Бонусы
- Посещение отраслевых конференций за счет компании;
- Праздники и подарки для детей сотрудников;
- ДМС со стоматологией;
- И многое другое.