Локация
Удалённо, Ташкент
Зарплата
$2 500–3 300 в месяц, до вычета налогов
Компания
Кей Групп ищет специалиста для работы в штате одного из крупнейших банков Узбекистана над национальным проектом кредитного скоринга при участии международной консалтинговой компании.
Что делать
•Разрабатывать, обучать и внедрять ML-модели для оценки кредитоспособности малого и среднего бизнеса.
•Анализировать финансовые, транзакционные и другие большие массивы данных.
•Создавать и оптимизировать признаки, отбирать факторы кредитного риска.
•Валидировать, калибровать и повышать точность моделей, используя метрики классификации.
•Разрабатывать и поддерживать ML-пайплайны для подготовки данных, обучения моделей и расчёта скоринговых оценок.
•Мониторить модели после внедрения, выявлять деградацию и взаимодействовать с командами Data Engineering, IT, риск-менеджмента и бизнеса.
Требования
•От 3 лет опыта в Data Science или Machine Learning.
•Практический опыт разработки, обучения и внедрения ML-моделей, предпочтительно в банковской или финансовой сфере.
•Уверенное владение Python, Pandas, NumPy и Scikit-learn.
•Хорошее знание SQL и опыт работы с большими массивами данных.
•Знание Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM и CatBoost.
•Опыт feature engineering, оценки качества моделей, построения ML-пайплайнов и вывода моделей в промышленную эксплуатацию.
Хорошо, если есть
•Опыт разработки моделей кредитного скоринга для малого и среднего бизнеса.
•Опыт работы с моделями кредитного риска, включая PD и Probability of Default.
•Знание банковских кредитных процессов, риск-менеджмента и альтернативных источников данных.
•Опыт работы с MLflow, Airflow, Docker и Git.
•Опыт мониторинга ML-моделей, включая Data Drift и Model Drift, а также взаимодействия с международными командами.
Культура и преимущества
•Официальное трудоустройство в штат банка.
•Удалённый формат работы.
•Участие в проекте национального значения и создание системы кредитного скоринга для МСБ.
•Высокий уровень самостоятельности и ответственности за технические решения.
•Работа на пересечении Machine Learning, банковского риск-менеджмента и финансовых технологий.
