Описание
«Хамкорбанк» — один из ведущих коммерческих банков Узбекистана, приглашает в свою команду опытного Senior Data Scientist (Risk Modeler) для усиления направления управления рисками. Если вы эксперт в области предиктивного моделирования, обладаете глубокими знаниями в сфере кредитных рисков и готовы работать с масштабными данными — мы ждем вас в нашей команде!
Задачи
•Разработка, валидация, деплоймент, калибровка, автоматизация и регулярный мониторинг ML-моделей (скоринг) в блоке рисков: Application (PD), Behavioral, Antifraud, Collection, Income Estimation и другие
•Взаимодействие со стейкхолдерами и бизнес-заказчиками для сбора требований, формирования методологии и защиты результатов моделирования
•Исследование новых внутренних и внешних источников данных (кредитное бюро, транзакционная активность, альтернативные данные), подготовка технических заданий для создания витрин, генерация новых признаков
•Участие в автоматизации пайплайнов разработки, развертывания и мониторинга моделей
•Документирование и поддержка версионности процессов MDLC: данные, скрипты, библиотеки
Требования
•Высшее профильное образование в области STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics)
•От 3 лет коммерческого опыта работы в кредитных рисках в банках или финтехе
•Отличное понимание банковских процессов и жизненного цикла кредитования в Узбекистане
•Отличное знание и понимание теории вероятностей, математической статистики, а также методов оценки качества признаков и моделей
•Уверенное знание классических методов машинного обучения (Linear/Logistic Regression, Bayesian Classification, Decision Trees, Random Forest, KNN) и ансамблей (Gradient Boosting: XGBoost, LightGBM, CatBoost)
•Свободное владение библиотеками Pandas, NumPy, Scikit-Learn, Scipy и опыт написания модульных скриптов по разработке ML-моделей
•Уверенное знание работы с DB/DWH и умение писать запросы разной сложности (аналитические функции, оптимизация производительности на больших объемах данных)
Будет плюсом
•Знание инструментов оркестрации данных, деплоймента и трекинга моделей (Airflow, MLflow, Git, Docker)
•Опыт построения классических PD моделей в кредитных рисках на рынке Узбекистана
Условия
Условий в вакансии нет
