Аналитик по скорингу / Data Scientist (МКК)

Наша компания использует передовые технологии для оценки кредитоспособности заемщиков. Мы ищем специалиста по скорингу, который займется разработкой, внедрением и оптимизацией скоринговых моделей для повышения эффективности кредитования.

Если вам интересно разрабатывать интеллектуальные модели для оценки рисков, и вы хотите работать с реальными бизнес-задачами, ждем ваше резюме!

Обязанности:

• Разработка и оптимизация скоринговых моделей для оценки кредитных рисков;
• Анализ данных заемщиков, выявление паттернов и факторов, влияющих на уровень дефолта;
• Использование математических и статистических методов для построения моделей кредитного скоринга;
• Работа с большими массивами данных, их очистка, трансформация и подготовка;
• Внедрение новых источников данных для улучшения предсказательной способности моделей;
• Разработка и тестирование новых стратегий принятия кредитных решений;
• Мониторинг качества действующих моделей, их доработка и адаптация к изменениям рынка;
• Взаимодействие с IT-командой для интеграции моделей в бизнес-процессы;
• Подготовка аналитических отчетов и презентация результатов руководству;

• Опыт работы в кредитном скоринге, риск-аналитике или Data Science от 2 лет (желательно в МФО/МКК/банковской сфере);
• Высшее образование в области математики, статистики, экономики, прикладного анализа данных или машинного обучения;
• Опыт работы с SQL, Python/R (для анализа данных и построения моделей);
• Владение методами машинного обучения (логистическая регрессия, деревья решений, градиентный бустинг и др.);
• Знание математической статистики, A/B-тестирования, вероятностных моделей;
• Опыт работы с BI-инструментами (Power BI, Tableau) будет преимуществом;
• Аналитический склад ума, способность работать с большими объемами данных и делать на их основе бизнес-выводы;

• Работа в успешной финансовой компании в команде профессионалов, открытой к внедрению новых технологий;
• Офис: метро Нахимовский проспект, в 5 минутах ходьбы от метро, БЦ Лотос, Башня С;
• График работы 9.00-18.00 5/2 (суббота, воскресенье - выходной);
• Гибкий подход к организации рабочего процесса (офис/гибрид);
• Оклад в зависимости от опыта работы, премии по результатам работы.