Salmon

ml engineer for credit scoring and antifraud

Коротко

ML-инженер в финтех-компанию Salmon, строящую кредитную и банковскую платформу в Юго-Восточной Азии, на позицию уровня middle с гибридным форматом работы в Тбилиси. Роль включает разработку и внедрение в продакшен ML-моделей для кредитного скоринга, коллекшена и антифрода, полный цикл работы с моделью от идеи до мониторинга. Требуется 2+ года опыта ML Engineer/Data Scientist, знание классического ML, Python, SQL, Pandas, Scikit-learn и библиотек градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM, CatBoost).

Описание
Salmon — технологичная финансовая компания, строящая банковскую и кредитную платформу в Юго-Восточной Азии, начиная с Филиппин. Компания объединяет глобальную экспертизу в финтехе с знанием локального рынка, чтобы сделать финансовые услуги простыми, доступными и полезными. Платформа имеет более 7 миллионов загрузок приложения, 2 миллиона активных пользователей в месяц и 7 000+ партнёрских магазинов.
Задачи
•Строить и внедрять ML-модели для кредитного скоринга, коллекшена, антифрода и продаж
•Работать с командами Collection, Product и другими кросс-функциональными командами для выявления возможностей улучшения бизнес-показателей с помощью моделей
•Выводить модели от идеи до продакшена, а затем отслеживать и улучшать их с использованием реальных данных
•Владеть полным циклом жизни ML-модели, включая EDA, генерацию признаков, проверку гипотез, деплой в продакшен и мониторинг
•Оценивать производительность моделей относительно бизнес-эффекта и итерировать на основе результатов
•Исследовать и интегрировать внутренние и внешние источники данных для поиска дополнительных предиктивных сигналов
•Строить модели, которые масштабируемы, наблюдаемы и поддерживаемы в продакшен-системах
Требования
•2+ года опыта в качестве Machine Learning Engineer или Data Scientist
•Сильная база в классических ML-техниках
•Владение Pandas, Scikit-learn, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn, Statsmodels и библиотеками градиентного бустинга, такими как XGBoost, LightGBM и CatBoost
•Сильные навыки Python и SQL
•Опыт работы с системами контроля версий
•Проявление ответственности и владение результатом
Будет плюсом
•Опыт в финтехе или в быстро развивающихся продуктовых средах
Условия
•Инструменты и оборудование предоставляются компанией
•Поддержка медицинской страховки для сотрудника и семьи через совместное финансирование или возмещение, в зависимости от локации и с учётом ограничений полиса
•Доступ к внутреннему специалисту по поддержке психического здоровья
•22 дня отпуска, филиппинские государственные праздники и 15 дней больничных
•105 дней оплачиваемого декретного отпуска и до 14 дней оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для отца для сотрудников, переезжающих в Манилу
•Поддержка при релокации для сотрудника и семьи, включая авиабилеты, две недели проживания, визы, оформление документов и логистику
•Возмещение расходов на релокацию домашних животных
•2 500 USD в год на авиабилеты домой
•Для сотрудников, переезжающих в Манилу: пособия на детей — 1 000 USD в месяц за каждого ребёнка младше двух лет и 500 USD в месяц за каждого ребёнка от двух до 18 лет
•Возможности обучения и обмена опытом через внутренние экспертные встречи, внешние конференции, выступления и публикации в индустрии
•Корпоративные поездки в Манилу для встречи и совместной работы с командой
•Регулярные тимбилдинги, спортивные активности и командные мероприятия
•Высокопроизводительные команды могут заработать неделю в доме на пляже в Юго-Восточной Азии

Хватит откликаться.
Получите рекомендацию.

$10 стартовых кредитов

Всего 60 секунд, полностью на автопилоте — AI-агенты Eraldt читают ваше резюме, определяют подходящие роли, находят живые вакансии и людей, которые могут вас порекомендовать, пишут им личные письма и добиваются рекомендации.

Это не отклик на вакансию: резюме не уходит в компанию, а рекомендацию именно по этой роли мы не обещаем.

Посмотрите, кто ещё получает интервью на автопилоте