Задачи
•Разрабатывать ML-модели для задач Soft Collection: прогнозировать propensity-to-pay, выход из просрочки и recovery, приоритизировать клиентов, прогнозировать эффективность коммуникаций и сегментировать клиентскую базу
•Разрабатывать подходы Next Best Action и Next Best Offer для выбора оптимального действия по каждому клиенту
•Исследовать поведение клиентов и находить закономерности для collection-стратегий
•Проводить feature engineering и работать с большими объёмами структурированных данных
•Экспериментировать с алгоритмами CatBoost, LightGBM, XGBoost, Random Forest, Logistic Regression и другими
•Оценивать модели по ML-метрикам и бизнес-эффекту
•Проводить A/B-тесты и участвовать в оценке причинного эффекта collection-стратегий
•Разрабатывать и внедрять модели в рабочую среду совместно с командами ML Engineering и MLOps
•Отслеживать качество моделей и участвовать в их регулярном переобучении
•Взаимодействовать с аналитиками данных, специалистами MLOps, командами управления рисками и взыскания задолженности, а также бизнес-командами
•Технически развивать менее опытных специалистов команды
Требования
•От 3 лет коммерческого опыта в Data Science или машинном обучении
•Отличное знание Python, SQL, pandas, NumPy и scikit-learn
•Сильная база в статистике и машинном обучении
•Практический опыт с градиентным бустингом и классификационными моделями
•Понимание перекрёстной проверки, отбора признаков, их важности и калибровки моделей
•Опыт работы с несбалансированными наборами данных
•Знание основных ML-метрик: ROC-AUC, PR-AUC, Gini, Precision, Recall, F1
•Опыт проведения и интерпретации A/B-тестов
•Умение самостоятельно пройти полный цикл: бизнес-задача, данные, модель, проверка, внедрение и мониторинг
•Понимание того, как ML-модель создаёт бизнес-ценность
Будет плюсом:
•Опыт работы в банке, fintech, кредитных рисках или взыскании задолженности
•Знание PD, LGD, EAD, roll rate, cure rate и recovery rate
•Опыт с uplift modeling или causal inference
•Опыт разработки decisioning-систем
•Опыт работы с MLflow, Airflow, Docker, Kubernetes или облачной инфраструктурой
Условия
•Премии ко Дню Независимости и годовой бонус
•ДМС и страхование жизни
•Мобильная связь и скидки от партнёров
•26 дней отпуска и возможность взять дополнительные дни при важных событиях
•Бонусы за рекомендации
•Льготные условия на паркинг
•Тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке
•Возможность карьерного роста
•Возможность участвовать в социальных проектах и реализовывать идеи в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных цифровых инструментов
