Вакансия из Telegram канала - Мэтч & Сопровод
Покажет вашу совместимость и напишет письмо
Описание вакансии
🗄Data Scientist — МКК Луна
Удалёнка, ЗП обсуждается с кандидатом.
🗞 Что делать?
• Заниматься построением и поддержкой скоринговых моделей, самостоятельно строить ML-модели (логистическая регрессия, градиентный бустинг, деревья решений) для прогноза дефолтов.
• Тестировать эффективность риск-правил через эксперименты – оценивать, как изменения повлияют на долю дефолтов и отсечение надежных клиентов.
• Определять оптимальные пороговые значения (cut-off) для моделей.
• Составлять рекомендации для разработки новых продуктов и услуг на основании анализа текущего и будущего потребления клиентов.
• Осуществлять мониторинг и развитие логики системы принятия решения.
• Реализовать систему автоматизированного дообучения моделей.
💬 Какие требования?
• Самое главное — практический опыт разработки скоринговых моделей именно для кредитного скоринга
• Владение Python и основными библиотеками анализа данных.
• Знание SQL (оконные функции, оптимизация запросов) и навыки работы с базами данных.
• Опыт работы с Git, ML Flow, Airflow.
• Тюнинг существующих моделей, а также построение новых решений с нуля.
• Полная поддержка своих моделей: от написания запроса для выгрузки обучающей выборки из хранилищ данных до анализа результатов A/B-экспериментов и переключения системы принятия решения на новый функционал.
• Опыт реализации не менее 2-3 проектов по машинному обучению и/или предиктивной аналитике.
📩 Куда откликаться?
Удалёнка, ЗП обсуждается с кандидатом.
🗞 Что делать?
• Заниматься построением и поддержкой скоринговых моделей, самостоятельно строить ML-модели (логистическая регрессия, градиентный бустинг, деревья решений) для прогноза дефолтов.
• Тестировать эффективность риск-правил через эксперименты – оценивать, как изменения повлияют на долю дефолтов и отсечение надежных клиентов.
• Определять оптимальные пороговые значения (cut-off) для моделей.
• Составлять рекомендации для разработки новых продуктов и услуг на основании анализа текущего и будущего потребления клиентов.
• Осуществлять мониторинг и развитие логики системы принятия решения.
• Реализовать систему автоматизированного дообучения моделей.
💬 Какие требования?
• Самое главное — практический опыт разработки скоринговых моделей именно для кредитного скоринга
• Владение Python и основными библиотеками анализа данных.
• Знание SQL (оконные функции, оптимизация запросов) и навыки работы с базами данных.
• Опыт работы с Git, ML Flow, Airflow.
• Тюнинг существующих моделей, а также построение новых решений с нуля.
• Полная поддержка своих моделей: от написания запроса для выгрузки обучающей выборки из хранилищ данных до анализа результатов A/B-экспериментов и переключения системы принятия решения на новый функционал.
• Опыт реализации не менее 2-3 проектов по машинному обучению и/или предиктивной аналитике.
📩 Куда откликаться?
Будьте осторожны: если вас просят войти в iCloud/Google, прислать код/пароль, запустить код/ПО, не делайте этого - это мошенники. Обязательно жмите "Пожаловаться" или пишите в поддержку. Подробнее в гайде →
Текст вакансии взят без изменений
Источник -
