Задачи
•Создавать и автоматизировать отчётность по кредитным рискам с использованием SQL и Python
•Разрабатывать и оптимизировать процессы извлечения и анализа данных для отчётности по кредитному портфелю
•Создавать витрины данных и таблицы для мониторинговой отчётности и анализа
•Разрабатывать, строить и тестировать модели кредитного риска, включая скоринговые карты и расчёты PD и LGD
•Применять машинное обучение для прогнозирования рисков и оценки кредитоспособности
•Анализировать тренды и рисковые индикаторы, оценивать их влияние на кредитные риски
•Обрабатывать и анализировать большие объёмы данных с помощью SQL и Python
•Применять методы ETL для извлечения, преобразования, загрузки и агрегации данных
•Разрабатывать модели прогнозирования объёмов заявок на кредитование и скоринг
•Оценивать точность и корректность прогнозов с помощью cross-validation и ROC-анализа
Требования
•Высшее образование в области информационных технологий, математической статистики, экономики или финансов
•Опыт от 3 лет в анализе данных, кредитных рисков, разработке моделей и аналитике больших данных
•Опыт построения скоринговых карт и применения статистических методов и машинного обучения для анализа рисков
•Отличное знание SQL, включая PL/SQL и PostgreSQL
•Опыт использования Python для анализа данных и автоматизации отчётности
•Знание методов расчёта кредитных рисков: PD, LGD, EAD
•Опыт работы с математическими моделями или моделями машинного обучения
•Знание статистики, анализа данных и прогнозирования
•Умение строить и анализировать дэшборды в Power BI
•Опыт создания отчётов и визуализации данных с помощью Power BI и Python
Условия
•Бесплатная сотовая связь
•Годовой бонус
•28 календарных дней отпуска
•Обучение и внешние конференции за счёт компании
•После испытательного срока доступны льготы на медицинские услуги, образование, фитнес и путешествия
