Data Science (Ризик-моделі, антифрод)
Мова та технології
Python або R Scikit-learn XGBoost LightGBM CatBoost TensorFlow SQL
Твої обов’язки
Створення моделей скорингу для оцінки кредитного ризику (аплікаційний, поведінковий)
Розробка антифрод-систем для виявлення підозрілих транзакцій та шахрайства
Впровадження алгоритмів раннього попередження ризиків на основі даних транзакцій, поведінкових та демографічних даних
Підготовка великих обсягів даних для тренування моделей (препроцесинг, трансформація, очищення)
Аналіз транзакційних даних, поведінкових патернів клієнтів та створення нових фіч для моделей
Використання історичних даних для визначення трендів шахрайства або фінансових ризиків
Проведення тестування, оцінки та оптимізації моделей за допомогою метрик точності, recall, precision, AUC-ROC, F1
Реалізація та підтримка моделей у реальному часі для забезпечення високої швидкості обробки та точності
Інтеграція моделей у продакшн середовище
Моніторинг моделей на продакшені
Масштабування рішень для роботи з великим обсягом транзакцій у реальному часі
Робота з аналітиками даних, продуктовими командами та департаментом ризиків для визначення бізнес-вимог
Взаємодія з інженерами для інтеграції моделей у існуючі платформи
Вимоги
Вища технічна освіта (комп’ютерні науки, математика, статистика, економіка, або фінанси)
Мінімум 3 роки досвіду роботи у сфері машинного навчання та ризик-моделей
Практичний досвід розробки скорингових моделей або антифрод-систем
Високий рівень володіння Python або R
ML-фреймворки: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
Глибоке навчання: TensorFlow, PyTorch (додатково)
Досвід роботи з SQL для отримання даних із баз
Робота з великими даними: Spark (буде плюсом)
Регресії, дерева рішень, ансамблеві методи, кластеризація, аномалія детекшн (anomaly detection)
ROC-AUC, Precision/Recall, Gini, KS
Побудова антифрод-моделей на основі поведінкових даних (напр. моделі виявлення аномалій)
Досвід роботи з часо-рядними даними та фічами для аналізу транзакцій
Знання систем скорингу
Досвід роботи з API для реального часу
Знання хмарних сервісів (AWS, Azure)
Системи контролю версій: Git
Добре мати
Досвід у створенні rule-based та ML-базованих антифрод-систем
Розуміння бізнес-логіки фінансових процесів, кредитування та платежів
Досвід роботи з graph-based системами для детекції шахрайства
Досвід роботи з системами потокової обробки даних
Що ми пропонуємо
Роботу у цікавих проєктах з нестандартними рішеннями
Ринкову оплату праці
Повний бухгалтерський супровід
Performance review
Командну підтримку у адаптації на новому робочому місці
Швидкість у прийнятті рішень
Безпосередній вплив на розвиток продукту
Оплачувані лікарняні та відпустка
Можливість повного remote
Гнучкий графік роботи, де головне – результат.