Senior Data Scientist (Risk-Based Pricing)

Цель роли:

Построение набора моделей risk-based pricing для определения индивидуальной скидки на топливо (в $/галлон) для клиентов на основе 20–30 факторов. Предполагается построение моделей для новых, текущих и уходящих клиентов.

• Анализ и очистка исторических выгрузок (2–3 ГБ Excel-данных)
• Проектирование и реализация нескольких моделей оценки скидки для разных категорий клиентов
• Фиче-инжиниринг и отбор признаков (20–30 факторов: финансы, поведение, отрасль и др.)
• Обучение и калибровка моделей (например, LightGBM, XGBoost, Logistic Regression)
• Разработка explainable моделей (SHAP, feature importance)
• Построение системы оценки бизнес-эффекта (uplift, sensitivity-анализ)
• Подготовка модели для использования финансовым отделом и возможной автоматизации через API
• Документирование гипотез, логики, переменных и интерпретаций моделей
• Рекомендации по развертыванию (batch scoring, API, обновление моделей)
• Планирование регулярного пересчета модели (ежеквартально)

• 3–5+ лет практического опыта в Data Science или Applied ML
• Опыт построения скоринговых, риск-моделей или моделей ценообразования
• Уверенное владение Python, pandas, scikit-learn, XGBoost/LightGBM
• Навыки фиче-инжиниринга и построения explainable моделей (SHAP и др.)
• Понимание логики ценообразования, discounting и анализа чувствительности
• Умение работать с Excel-данными большого объема
• Навыки самостоятельной работы от анализа до рекомендаций по внедрению

• Опыт работы в финтехе, e-commerce или с динамическим ценообразованием
• Навыки деплоя ML-моделей (FastAPI, Docker, MLflow)
• Опыт построения scorecard-моделей
• Навыки визуализации моделей и результатов (Plotly, Streamlit)

• Python (pandas, sklearn, XGBoost, LightGBM, SHAP)
• Excel, Jupyter, SQL (опционально)
• MLflow, Streamlit (при необходимости)
• FastAPI (для возможного продакшн-использования)

Мы предлагаем:

• Уровень оплаты обсуждается индивидуально (в зависимости от компетенций).
• Прямой доступ к руководству: вас услышат.
• График 5/2, праздники и выходные по американскому производственному календарю.
• Гибридный формат работы.
• Релоканты также рассматриваются.

Пожалуйста, прикрепите к отклику портфолио или примеры кейсов, которые вы решали ранее.