ML Engineer / Data Scientist (Credit Scoring)

Локация: Удалённо, Ташкент

Зарплата: $2 500–3 300 в месяц, до вычета налогов

Компания

Кей Групп ищет специалиста для работы в штате одного из крупнейших банков Узбекистана над национальным проектом кредитного скоринга при участии международной консалтинговой компании.

Что делать

• Разрабатывать, обучать и внедрять ML-модели для оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса.
• Анализировать финансовые, транзакционные и другие большие массивы данных.
• Создавать и оптимизировать признаки, отбирать факторы кредитного риска.
• Валидировать, калибровать и повышать точность моделей, используя метрики классификации.
• Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны для подготовки данных, обучения моделей и расчёта скоринговых оценок.
• Мониторить модели после внедрения, выявлять деградацию и взаимодействовать с командами Data Engineering, IT, риск-менеджмента и бизнеса.

Требования

• От 3 лет опыта в Data Science или Machine Learning.
• Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей, предпочтительно в банковской или финансовой сфере.
• Уверенное владение Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn.
• Хорошее знание SQL и опыт работы с большими массивами данных.
• Знание Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM и CatBoost.
• Опыт feature engineering, оценки качества моделей, построения ML-пайплайнов и вывода моделей в промышленную эксплуатацию.

Хорошо, если есть

• Опыт разработки моделей кредитного скоринга для малого и среднего бизнеса.
• Опыт работы с моделями кредитного риска, включая PD и Probability of Default.
• Знание банковских кредитных процессов, риск-менеджмента и альтернативных источников данных.
• Опыт работы с MLflow, Airflow, Docker и Git.
• Опыт мониторинга ML-моделей, включая Data Drift и Model Drift, а также взаимодействия с международными командами.

Культура и преимущества

• Официальное трудоустройство в штат банка.
• Удалённый формат работы.
• Участие в проекте национального значения и создание системы кредитного скоринга для МСБ.
• Высокий уровень самостоятельности и ответственности за технические решения.
• Работа на пересечении Machine Learning, банковского риск-менеджмента и финансовых технологий.