Мы уходим от простого анализа к полному циклу резервов. Группа анализирует драйверы изменения резервов, тестирует методологию и предлагает улучшения, строит и внедряет алгоритмы прогноза для существующих и новых продуктов B2B.
Ищем аналитика, который присоединится к нашей команде.
Вам предстоит:
- строить и развивать статистические и ML-модели для прогнозов портфеля и резервов
- искать узкие места в прогнозах, исправлять проблемы и подтверждать улучшения метриками
- анализировать движение резервов, декомпозировать их поведение и исследовать методологии их расчёта
- участвовать в постановке задач, поиске и приоритизации направлений для моделирования
- разрабатывать и мониторить ETL-процессов с помощью Apache Airflow, чтобы автоматизировать пайплайны сбора данных и моделирования
Для нас важны:
- высшее техническое, математическое или экономическое образование
- опыт работы в аналитике данных от 3х лет
- навыки работы с SQL
- хорошие знания теории вероятностей, математической статистики и эконометрики
- уверенное владение Python и его библиотеками для анализа данных: NumPy, Pandas, Scikit-learn
- способность переводить требования бизнеса в понятные задачи и находить для них эффективные решения
- умение аргументировать свою точку зрения и учитывать мнение коллег
Будет плюсом, если у вас есть опыт:
- проведения A/B-тестов и понимание их методологии
- построения ETL-процессов, например, с помощью Apache Airflow
- работы с BI-инструментами — Superset
- прогнозирования резервов, портфеля, винтажей и/или построения скоринговых моделей
Также преимуществом будет, если вы понимаете финансовые продукты (кредиты и деривативы) и связанные с ними риски, знаете основные методы оптимизации и умеете работать с их фреймворками (scipy и torch).