банк белвэб

Risk Modeler / Risk Data Scientist

осуществление полного цикла по внедрению моделей рисков (постановка задачи, поиск данных, построение модели, подготовка документации, внедрение в промышленное использование);

банк белвэб

↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаБеларусьМинскГибрид
Обязанности:
  • осуществление полного цикла по внедрению моделей рисков (постановка задачи, поиск данных, построение модели, подготовка документации, внедрение в промышленное использование);
  • взаимодействие с внешними разработчиками моделей (согласование требований, подготовка данных, приемка и тестирование);
  • осуществление верификации моделей, доработка моделей (в т.ч. по отдельным запросам бизнес-подразделений банка).
Требования:
  • высшее физико-математическое, экономико-математическое образование;
  • хорошие знания математической статистики, методов машинного обучения;
  • умение и опыт работы с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков);
  • знание языков программирования (Python, SQL);
  • опыт работы в Jira/Confluence;
  • опыт работы с ИИ – желательно;
  • понимание банковских процессов – желательно.
Вакансия перспективная, планируемая к созданию.

Похожие вакансии Data Science & ML

hh.ru
Зарплата не указанаБеларусьМинскОфис

ОАО “Белгазпромбанк” приглашает на работу Главного специалиста в отдел моделирования и инфраструктуры данных управления офис данных (Data Scientist )

Функциональные обязанности:

  • Решение Data Science задач полного цикла (сбор требований заказчика, извлечение и анализ данных, разработка ML-моделей, развертывание и мониторинг) в разных доменах (tabular, RecSys, NLP, audio).

Основные требования:

  • Высшее математическое образование (прикладная математика, математическая статистика и т.п., предпочтительно диплом БГУ, БГУИР), или иное высшее образование при условии прохождения переподготовки на уровне высшего математического образования (прикладная математика, математическая статистика и т.п.);
  • Стаж работы не менее 5 лет в финансовых учреждениях, в том числе опыт работы по направлению ML не менее 2 лет;
  • Знание фундаментальных основ Data Science, понимание алгоритмов машинного обучения;
  • Уверенное владение Python, включая библиотеки для работы с данными (в т.ч. pandas, numpy, scikit-learn, catboost);
  • Опыт работы с PyTorch;
  • Опыт развертывания (в виде пайплайнов или API-сервисов) и мониторинга ML-моделей;
  • Умение работать с реляционными базами данных (написание сложных SQL-запросов);
  • Владение git, Docker;
  • Обязательное успешное прохождение тестового задания по SQL и ML;
  • Хорошие коммуникативные навыки;
  • Приветствуется опыт работы с LLM (RAG), навыки работы с BI-инструментами (Power BI) и опыт A/B тестирования.

Наши условия:

  • Официальное трудоустройство согласно ТК РБ;
  • Социальные гарантии: стабильная заработная плата, отпуск, оплата больничных;
  • Реальные возможности для профессионального развития и карьерного роста внутри Банка.

Ссылка на вакансию в банке вакансий на gsz.gov.⁣by:

https://gsz.gov.by/registration/employer/vacancy/1614585/detail-public/

hh.ru
мокка

Data scientist (Risk)

моккаАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мокка – это популярный в России и Восточной Европе финтех сервис в сегменте BNPL (Buy Now Pay Later – Покупай сейчас, плати потом). С его помощью можно получить моментальный аванс на покупки и на другие цели с оплатой частями. Зарегистрироваться в Мокка можно в два клика прямо в магазине или в мобильном приложении – для этого не надо заполнять длинные анкеты или подписывать бумаги, весь процесс полностью онлайновый.

Под капотом Мокка – более 10 лет накопленного опыта, современные мобильные и облачные технологии и уникальный гибкий подход ко всем процессам. В Мокка более 12 млн пользователей, а сам сервис доступен в >9,500 партнерских магазинах, среди которых Детский мир, Иль Де Ботэ, Авито, Мегафон и другие.

Задачи, которые тебе предстоит решать:

  • Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью снижения Cost of Risk: online модели для оценки риски дефолта новых клиентов, антифрод модели, collection модели
  • Регулярная проверка новых источников данных для для снижения Cost of Risk
  • Подготовка презентаций для бизнес-пользователей
  • Расчет финансового эффекта от моделей

Наш стек:

инфраструктура на базе Yandex Cloud и AWS - Jupyterhub, GitLab, MLOps c Grafana/Prometheus, Kubernetes, Airflow, Greenplum, Postgre and MongoDB

Наши пожелания к экспертизе:

  • Промышленная разработка на Python, опыт разработки и внедрения скоринговых моделей, моделей коллекшен, антифрод моделей
  • Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining
  • Умение тестировать внешние источники данных и рассчитывать экономику подключения/пилота
  • Валидация моделей, знание ключевых метрик и аналитик
  • Feature engineering
  • Знание классических алгоритмов машинного обучения
  • Опыт работы с одним из фреймворков Django/Flask/Fastapi
  • Знание SQL на хорошем уровне
  • Опыт работы с Git
  • Знание математической статистики

Будет плюсом

Знание Airflow, Docker
Опыт работы с Pytorch и знание алгоритмов DL


Что мы предлагаем?

  • Привлекательную заработную плату в соответствии с навыками и опытом, полное соблюдение ТК РФ;
  • Бонусную систему, основанную на достижении поставленных KPI;
  • Профессиональный коллектив и возможность развития;
  • Открытую и простую коммуникацию внутри команды;
  • Работу в современном офисе в стиле лофт в БЦ “Даниловская мануфактура” (шаговая доступность от м. Тульская);
  • Возможность выбрать режим работы: гибрид (4 дня в офисе, 1 удаленно) или полностью удаленно;
  • ДМС, возможность выбрать технику, профессиональное обучение и т.д.
  • Имеем статус аккредитованой ИТ-компании


А также:

  • Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
  • Прокачка английского языка
  • Свобода в использовании сложных алгоритмов и подходов (при их целесообразности)
  • Full stack моделирование, от фича инжиниринга до внедрения в прод и её мониторинга
hh.ru
от 350k ₽РоссияМоскваГибрид
Обязанности:
• разработка и поддержание различных внутренних моделей кредитного риска юридических лиц (PD, оценка выручки, модели оценки лимитов и др.) с помощью методов классического машинного обучения (обобщенные линейные модели, градиентный бустинг, случайный лес и иное);
• создание новых признаков и их применение в моделях с применением самой актуальной инфраструктуры (Feature Store, онлайн каскады);
• эксперименты с нестандартными для классического скоринга подходами для моделирования (например, применение методов рекуррентных нейронных сетей на данных по платежам, полноценное описание которых простыми переменными не всегда может быть универсальным);
• поведенческая аналитика и сегментация;
• анализ эффективности новых источников данных, тестирование моделей кредитного риска на новых источниках данных;
• создавать модели и подходы к разработке моделей, о которых можно делать статьи и публикации;

Требования:
• физико-математическое, экономико-математическое образование;
• хорошее знание теории вероятностей и математической статистики, методов машинного обучения;
• умение работать с данными (анализ, очистка, подготовка, отбор и создание признаков), навыки написания SQL-запросов;
• знание Python (в частности, библиотек, применяемых для анализа данных: numpy, pandas, scikit-learn, xgboost / lightgbm / catboost и т.п.);
• опыт с работы с Hadoop (Hive, Impala, Apache Spark) или иными реляционными базами данных;
• опыт работы в Jira/Confluence/Bitbucket;
• желание пробовать новые идеи и готовность непрерывно учиться новому;
• желателен опыт работы с юридическими лицами, понимание, как устроена отчетность, какие модели можно применять для анализа компаний;
• владение английским языком на уровне, как минимум, позволяющем свободно читать специализированную литературу.

Условия:
• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Гибкий график работы: вы сможете планировать время так, как удобно вам и вашей команде
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Оплату посещения профильных конференций и курсов, помогаем с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданий
Эта вакансия также есть на:Getmatch

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.