Разработка и внедрение PD-моделей (поведенческих и заявочных).

Работа с данными кредитных бюро (ПКБ, ГКБ), телеком-данными (операторы связи) и другими внешними источниками.

Оценка новых источников данных и преобразование их в работающие фичи для моделей.

Развитие антифрод-направления (транзакционный, кредитный, дропперство и т.д.).

Взаимодействие с подразделениями ИТ, риск-аналитики и бизнес-направлений для внедрения моделей в производственные процессы.

Контроль качества данных, тестирование гипотез и оптимизация существующих моделей.

Высшее образование — математическое, экономическое, статистическое, техническое или ИТ-направление.

Опыт работы с моделями кредитного скоринга и риск-анализом данных — от 2 лет.

Уверенные знания SQL и Python (pandas, numpy, scikit-learn и др.).

Навыки построения и валидации статистических и ML-моделей (логистическая регрессия, деревья решений, бустинг).

Понимание принципов работы с большими данными и ETL-процессов.

Опыт визуализации аналитических результатов и подготовки отчетов.

Опыт работы в банковской сфере или в БВУ — преимущество.

Участие в разработке и развитии передовых риск-моделей и антифрод-решений.

Доступ к современным технологиям анализа и моделирования данных.

Добровольное медицинское страхование (ДМС) — компенсация части стоимости (в проценте от корпоративной цены).

Скидки от партнёров на спорт и здоровье.