Junior Data Scientist

Обязанности

• Подготовка данных для скоринга: сбор, очистка, EDA, фичеинжиниринг, контроль утечек.

• Построение и валидация моделей (LR, XGBoost/LightGBM/CatBoost), настройка гиперпараметров.

• Оценка качества и стабильности моделей (ROC-AUC, Gini, KS, OOT, PSI).

• Explainability (SHAP), подготовка отчётов, презентаций и model card.

• Поддержка моделей в проде: проверки данных, мониторинг метрик, работа с MLOps.

• Документация фич и экспериментов, поддержка репозиториев.

Требования

• 0,5–2 года в DS/анализе данных
  или сильные учебные/пет-проекты/стажировки.

Технические навыки

• Python (pandas, sklearn), Jupyter; базовый ООП, виртуальные окружения.

• Табличные модели: LR, LGBM/XGB/CatBoost.

• Опыт работы с метриками риска (ROC-AUC, Gini, KS).

• SQL: джойны, оконные функции, агрегаты.

• Feature engineering, обработка пропусков/выбросов, работа с несбалансированными классами.

• Основы статистики: распределения, тесты, доверительные интервалы.

• Git и принципы reproducibility.

Будет плюсом

• Docker, Airflow/Dagster, Spark.

• SHAP, Scorecard, PSI.

• Базовые знания кредитных продуктов (PD/LGD/EAD).

Личные качества

• Внимательность к данным, аккуратность в коде.

• Умение самостоятельно проводить анализ и объяснять результаты.

• Готовность работать в кросс-функциональной команде.