Задачи
•Разрабатывать и внедрять ML-модели для прогнозирования поведения клиентов-физических лиц и розничного продуктового портфеля Банка
•Рассчитывать ожидаемые денежные потоки по кредитным и пассивным продуктам Банка
Требования
•Иметь опыт работы в банковской сфере
•Иметь опыт разработки и внедрения ML-моделей от сырых данных до production
•Работать с табличными данными
•Свободно владеть Python: Pandas, NumPy, Matplotlib (аналогичными инструментами визуализации)
•Знать SQL: оконные функции, сложные JOIN, оптимизация запросов к БД
•Хорошо владеть ML-библиотеками: CatBoost / LightGBM / XGBoost / Scikit-learn
•Уметь проводить стресс-тесты и А/В-тесты
•Понимать особенности розничных банковских бизнес-процессов
Будет плюсом
•Знание MLflow, Airflow, Butch Scoring, Docker, Spark / PySpark
Условия
•Офисный формат работы
•Офис в центре Москвы
