Data Scientist

Описание

Департамент рисков в поисках опытных специалистов в области Data Science. В команде предстоит заниматься развитием процессов лизингового кредитования в сегментах КСБ и ММБ по следующим направлениям: Origination-процессы, влияющие на принятие решения о выдаче кредитов, Antifraud, EWS и другие.

Основной задачей направления является развитие модельного ландшафта, позволяющего увеличить прибыль компании и долю рынка, трансформировать процесс и условия кредитования, сделав их более привлекательными для клиента, а также снизить вероятность возникновения мошенничества, не снижая при этом уровень одобрения.

Что мы предлагаем:

• оклад, годовую премию и ежегодный пересмотр зарплаты;
• возможность влиять на свой доход;
• оплату транспортных расходов, корпоративную мобильную связь;
• программу адаптации и помощь руководителя на старте;
• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи;
• бесплатную подписку СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров;
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера;
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ;
• новогодние подарки для детей;
• материальная помощь при рождении детей и др. семейным обстоятельствам.

Что нужно делать:

• разрабатывать план развития моделей и включения их в систему принятия решений;
• участвовать в полном цикле разработки моделей: постановка задачи, сбор и подготовка данных, построение ML-модели, подготовка артефактов для внедрения с последующим мониторингом;

• исследовать источники данных и современные архитектуры с целью увеличения качества моделей.

Мы ждем, что ты:

• имеешь высшее образование в области математики, статистики, компьютерных наук или экономики;
• имеешь опыт работы в роли DS от 1 года;
• знаешь ключевые методы и алгоритмы в области машинного обучения;
• имеешь опыт разработки моделей машинного обучения и успешной реализации кросс-функциональных проектов;
• понимаешь принципы Feature Engineering (генерация фичей, предобработка, очистка данных);
• знаешь стек технологий:

- Hadoop, PySpark, SQL;

- Python3, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost;

- Jira, Confluence, BitBucket.

Будет плюсом:

• если знаешь основы управления рисками в кредитной организации;
• имеешь опыт работы в риск-менеджменте (банки, консалтинг, лизинг, МФО), в частности с моделями PD, LGD;
• знаешь DL: опыт обучения и использования нейросетей и предобученных моделей.