Senior DataScientist

Основные обязанности: Руководить командой Data Analysts и Data Scientists, распределять задачи, развивать экспертизу и выстраивать процессы работы команды.
Формировать и развивать data-driven стратегию Soft Collection.
Анализировать клиентское поведение и эффективность различных стратегий коммуникации с клиентами.
Разрабатывать и внедрять ML-модели для:
прогнозирования вероятности оплаты;
propensity-to-pay;
сегментации клиентов;
определения оптимального канала и времени коммуникации;
приоритизации клиентов;
оценки эффективности collection-стратегий.
Разрабатывать decisioning / treatment стратегии: кому, когда и каким способом направлять коммуникацию.
Проводить A/B-тесты и uplift-исследования, оценивать causal impact различных стратегий взыскания.
Развивать систему KPI и метрик направления: cure rate, roll rate, recovery rate, collection rate, cost-to-collect, ROI и другие бизнес-метрики.
Строить аналитические витрины, дашборды и системы мониторинга эффективности стратегий и моделей.
Работать совместно с бизнесом, Collection, Risk, IT, Data Engineering и другими подразделениями.
Переводить бизнес-задачи в аналитические и ML-задачи и обеспечивать их внедрение в production.
Отвечать за качество моделей, мониторинг performance и регулярный пересмотр стратегий.
Развивать культуру experimentation & data-driven decision making внутри направления Основные требования: • Уверенный Python: pandas, numpy, sklearn и ML-библиотеки.
• SQL на продвинутом уровне.
• Хорошее понимание статистики, ML и методов оценки моделей.
• Опыт работы с A/B-тестами, propensity-моделями, классификацией, сегментацией и прогнозированием.
• Понимание банковских/финансовых метрик и процессов кредитования будет большим плюсом.
• Опыт работы с большими данными и распределёнными вычислениями — преимущество.
• Опыт построения аналитических решений и ML-моделей от постановки задачи до production.
• Понимание принципов MLOps и model monitoring будет плюсом.
• Опыт работы с BI-инструментами и построением management dashboards.
• Опыт управления или технического лидерства в команде аналитиков / Data Scientists.
• Умение самостоятельно формировать roadmap направления.
• Сильные коммуникационные навыки и способность говорить с бизнесом на языке финансового результата.
• Умение декомпозировать сложные задачи и выстраивать приоритеты.
• Ориентация на бизнес-эффект, а не только на качество аналитики или ML-модели.
• Способность развивать сотрудников и повышать уровень команды.
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

Основные обязанности: Что предстоит делать
• Разрабатывать ML-модели для задач Soft Collection:

o propensity-to-pay;
o вероятность выхода из просрочки;
o прогноз recovery;
o приоритизация клиентов;
o прогноз эффективности коммуникаций;
o сегментация клиентской базы.
• Разрабатывать Next Best Action / Next Best Offer подходы для выбора оптимального действия по каждому клиенту.
• Исследовать клиентское поведение и находить закономерности, которые можно использовать в collection-стратегиях.
• Проводить feature engineering и работать с большими объёмами структурированных данных.
• Экспериментировать с различными алгоритмами: CatBoost, LightGBM, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression и другими.
• Оценивать модели не только по ML-метрикам, но и по бизнес-эффекту.
• Проводить A/B-тесты и участвовать в оценке causal impact collection-стратегий.
• Разрабатывать и внедрять модели в production совместно с ML Engineering / MLOps.
• Мониторить performance моделей и участвовать в их регулярном переобучении.
• Взаимодействовать с Data Analysts, MLOps, Risk, Collection и бизнес-командами.
• Технически развивать менее опытных специалистов команды.
Основные требования: Что важно
• 3+ года коммерческого опыта в Data Science / ML.
• Отличное знание Python, SQL, pandas, NumPy, scikit-learn.
• Сильная база в статистике и машинном обучении.
• Практический опыт с градиентным бустингом и классификационными моделями.
• Понимание cross-validation, feature selection, feature importance, model calibration.
• Опыт работы с imbalanced datasets.
• Знание основных ML-метрик: ROC-AUC, PR-AUC, Gini, Precision, Recall, F1.
• Опыт проведения и интерпретации A/B-тестов.
• Умение самостоятельно пройти полный цикл: business problem → data → model → validation → production → monitoring.
• Хорошее понимание того, как ML-модель должна создавать бизнес-ценность.
Будет плюсом
• Опыт в банке, fintech, credit risk или collection.
• Знание PD, LGD, EAD, roll rate, cure rate, recovery rate.
• Опыт с uplift modeling / causal inference.
• Опыт разработки decisioning-систем.
• Опыт работы с MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes или облачной инфраструктурой.
Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!

Основные обязанности: Полный цикл разработки моделей: Проектирование, обучение, валидация и внедрение скоринговых и предиктивных моделей для оценки кредитоспособности заемщиков.
Работа с данными: Загрузка и препроцессинг больших объемов банковских данных, парсинг внешних источников (XML, JSON), скрапинг альтернативных данных для обогащения профилей клиентов.
Математическое моделирование: Разработка и калибровка моделей (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, SVM) для прогнозирования дефолтов (PD), убытков (LGD) и воздействия при дефолте (EAD).
Аналитика и сегментация: Глубокий анализ клиентской базы, выявление скрытых закономерностей в поведении заемщиков, определение ключевых факторов риска.
Внедрение и мониторинг: Интеграция моделей в производственную среду (Production), взаимодействие с IT и бизнес-подразделениями для внедрения результатов в кредитные политики.
Оценка эффекта: Расчет экономического эффекта от внедрения моделей, A/B тестирование стратегий, статистический анализ качества прогнозов (PSI, CSI, Gini, KS-statistic).
Отчетность и визуализация: Подготовка аналитических дашбордов и презентаций для руководства с использованием Python (Matplotlib/Seaborn), Excel и BI-инструментов. Основные требования: Стек технологий: Продвинутый уровень Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels). Знание SQL обязательно (подразумевается работой с БД банка).
Математика и статистика: Глубокое понимание теории вероятностей, матстатистики (проверка гипотез, распределения), математического анализа.
Domain Knowledge (Желательно): Понимание специфики банковских рисков, принципов скоринга (Application, Behavioral, Collection), знание нормативной базы (ЦБ РФ, Базель III — будет большим плюсом).
Опыт работы с данными: Умение работать с неструктурированными данными, проводить Feature Engineering для временных рядов и транзакционных данных.
Инструментарий: Уверенное владение MS Excel (сводные таблицы, сложные формулы). Опыт работы с R будет преимуществом. Условия: •Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
•Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
•Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
•Бонусы за рекомендации.
•Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
•Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
•Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
•Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
•Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!