# Задачи
•Участвовать в разработке и поддержке моделей кредитного риска для юридических лиц
•Анализировать данные, создавать и отбирать признаки для моделей
•Применять алгоритмы машинного обучения: линейные модели, случайный лес, градиентный бустинг
•Тестировать новые источники данных и подходы к моделированию, включая анализ платёжного поведения
•Готовить аналитические материалы, участвовать в исследованиях и предлагать собственные идеи
# Требования
•Высшее или незаконченное высшее образование в области математики, экономики, анализа данных или смежных направлениях
•Базовые знания теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения
•Навыки работы с Python и библиотеками pandas, numpy, scikit-learn
•Базовое знание SQL и понимание основных этапов подготовки данных
•Готовность учиться, развиваться и работать в команде
Будет плюсом: знакомство с XGBoost, LightGBM, CatBoost или Apache Spark, опыт работы с Hadoop, Hive, Impala или реляционными базами данных
# Условия
•Квартальная премия по результатам KPI
•Гибкий график работы
•Полная удалёнка или гибрид на выбор
•ИТ-хабы в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге, сезонный коворкинг в Сочи
•Программа ДМС с первых дней работы, включая стоматологию, обслуживание в клиниках, страхование и компенсацию 10 дней больничного
•Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста
•Тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
•Оплата профильных конференций и курсов, помощь с подготовкой к публичным выступлениям и написанием статей на Хабр
•Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, МИФ и бизнес-изданиям
