Data Scientist (скоринг, CRM)

Ищем Data Scientist, который будет участвовать в разработке и развитии рисковых (PD, LGD) и бизнес-ориентированных (CRM) моделей для продуктов компании в сфере финтех.

Проект

Мы развиваем линейку продуктов для малого и среднего бизнеса (МСБ), включая:

• Скоринговые платформы для оценки кредитных рисков бизнеса.
• Аналитическую песочницу – уникальный на рынке инструмент для работы с данными.
• Сервис «Кредитная история для предпринимателей» – новый флагманский продукт с персонализированными предложениями от банков.

Команда

В направлении МСБ задействованы Data Scientists, Data Analysts, бэкенд-разработчик и администратор инфраструктуры.

Стэк

Python, pandas, numpy, sklearn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, matplotlib, Hadoop, Greenplum.

Спектр задач

• Полный цикл разработки и внедрения ML-моделей: от сбора требований и исследования данных до вывода в продакшен и мониторинга.
• Разработка и обновление скоринговых моделей для МСБ (оценка кредитного риска, вероятности дефолта, лимитов выдачи).
• Создание и исследование новых бизнес-моделей (CRM):
  - Модели склонности к кредитованию и отклика на предложения.
  - Модели для рекомендаций финансовых продуктов и расчета LTV (пожизненной ценности клиента).
  - Модели эластичности спроса по условиям кредитования.
• Проведение research по новым источникам данных: извлечение, анализ и генерация новых фичей для улучшения качества моделей.
• Взаимодействие с командой продукта для формализации бизнес-задач, оценки их потенциала и представления результатов.
• Кросс-функциональная работа с аналитиками, бэкенд-разработчиками и инженерами инфраструктуры для интеграции моделей в продукты.

Что ожидаем от тебя

• Опыт работы от 3-х лет в роли Data Scientist, с упором на классический Machine Learning.
• Опыт в финтехе, ритейле или смежных областях, где есть задачи прогнозирования, оценки рисков или клиентского поведения (скоринг, CRM, LTV, рекомендации). Опыт именно с CRM-моделями будет ключевым преимуществом.
• Отличные знания классического ML (градиентный бустинг, линейные модели, валидация, feature engineering).
• Уверенное владение Python и стандартным стеком библиотек (pandas, numpy, scikit-learn). Важно: умение писать чистый, поддерживаемый код среднего уровня, понимание основ ООП для задач обработки и описания структур данных.
• Опыт работы с большими табличными данными (миллионы наблюдений, сотни фичей).
• Знание SQL для работы с корпоративными хранилищами данных.
• Будет плюсом: опыт research'а новых данных, A/B-тестирования, работы с API для получения данных.

Что готовы предложить

• Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (10% от годового дохода).
• Оформление по ТК РФ.
• Компания входит в реестр аккредитованных ИТ компаний.
• Удаленный формат работы (в пределах РФ). При желании можно работать в офисе класса А (г. Москва).
• ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника).
• Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год).
• Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году).
• Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad).
• Уникальный опыт: участие в создании нового, перспективного продукта с высокой степенью влияния на результат и возможности для творческого подхода (research).
• Возможности для роста внутри компании.

Как мы проводим собеседования

20-25 минут – общение с рекрутером (Zoom, видео встреча).

60 минут – техническое интервью (Я.Телемост, видео встреча) – разговор про опыт, 2-3 задачи (SQL, Python) и вопросы по классическому ML.

60 минут – встреча с продуктовой командой МСБ (Я.Телемост, видео встреча) – обсуждение soft skills, фита с командой и бизнес-задач.

Проверка документов 1-2 дня (анкета в электронном виде).

Оффер, обсуждение даты выхода на работу.

Мы стараемся как можно быстрее принимать решения!