data scientist кредитного риска

Альфа-Банк; United States; Sur place; USD 90 000 - 130 000; Plein temps

Avantages offerts par ce poste

ДМС с первых дней

Гибкий график

Удалёнка или гибрид на выбор

Карьерный рост

Résumé du poste

HireHi ищет специалиста по анализу данных и машинному обучению для разработки и поддержки моделей кредитного риска юридических лиц. Ваша работа будет включать анализ данных, создание признаков и применение ML-алгоритмов, таких как линейные модели, случайный лес и градиентный бустинг.

Требуется базовое владение Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn, знание SQL и готовность к командной работе. Плюсом будет опыт с XGBoost/LighGBM/CatBoost и Spark, Hadoop/Hive.

Qualifications

• Высшее или незаконченное высшее образование в области математики, экономики, анализа данных или смежных направлениях.
• Базовые знания теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения.
• Навыки работы с Python и библиотеками pandas, numpy, scikit-learn.
• Базовое знание SQL и понимание основных этапов подготовки данных.
• Готовность учиться, развиваться и работать в команде.
• Будет плюсом знакомство с XGBoost, LightGBM, CatBoost или Apache Spark, опыт работы с Hadoop, Hive, Impala или реляционными базами данных.

Responsabilités

• Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц
• Анализировать данные, создавать и отбирать признаки для моделей
• Применять алгоритмы машинного обучения: линейные модели, случайный лес, градиентный бустинг
• Тестировать новые источники данных и подходы к моделированию, включая анализ платёжного поведения
• Готовить аналитические материалы, участвовать в исследованиях и предлагать собственные идеи

Connaissances

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Formation

Высшее образование в математике/экономике/аналитике данных

Outils

XGBoost

LightGBM

CatBoost

Apache Spark

Hadoop/Hive

Description du poste

Описание: Описания нет

Задачи:

• Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц
• Анализировать данные, создавать и отбирать признаки для моделей
• Применять алгоритмы машинного обучения: линейные модели, случайный лес, градиентный бустинг
• Тестировать новые источники данных и подходы к моделированию, включая анализ платёжного поведения
• Готовить аналитические материалы, участвовать в исследованиях и предлагать собственные идеи

Требования:

• Высшее или незаконченное высшее образование в области математики, экономики, анализа данных или смежных направлениях
• Базовые знания теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения
• Навыки работы с Python и библиотеками pandas, numpy, scikit-learn
• Базовое знание SQL и понимание основных этапов подготовки данных
• Готовность учиться, развиваться и работать в команде
• Будет плюсом: знакомство с XGBoost, LightGBM, CatBoost или Apache Spark, опыт работы с Hadoop, Hive, Impala или реляционными базами данных

Условия:

• Квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы
• Полная удалёнка или гибрид на выбор
• ИТ-хабы в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге, сезонный коворкинг в Сочи
• Программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в клиниках, страхование и компенсацию 10 дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста
• Тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплата профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям