Вакансии в городе Москва

Развитые аналитические способности, умение структурировать большие объемы информации, наглядно представлять, визуализировать и интерпретировать полученные результаты, делать выводы на их основе.

Проведение аналитики, разработка подходов к резервированию кредитных продуктов по МСФО, включая расчёт МСФО- корректировок( POCI, ЭПС, амортизированная стоимость, PPA при...

У вас есть опыт разработки или валидации моделей кредитного риска, желательно в области ПВР. Есть высшее образование — экономическое, математическое или...

Руководить разработкой рейтинговых ПВР-моделей для корпоративных клиентов: продумывать архитектуру модели, решать методологические задачи, координировать работу второго разработчика и общаться...

Вы разбираетесь в ML и анализе данных. Готовы глубоко погружаться в ML, бизнес-процессы, данные и причинно-следственные связи.

Искать точки роста в существующих моделях — за счет новых внутренних и внешних данных. Доводить сырые данные до реального применения в...

Знание ML и опыт внедрения ML-моделей в бизнес-процессы. Опыт исследования различных источников данных с помощью ML.

Руководить командой Data Scientist (5 человек). Искать новые подходы к построению моделей и совершенствовать текущие. Развивать работу с данными: внутренними...

У вас есть опыт разработки или валидации моделей кредитного риска, желательно в области ПВР. Есть высшее образование — экономическое, математическое или...

Руководить разработкой рейтинговых ПВР-моделей для корпоративных клиентов: продумывать архитектуру модели, решать методологические задачи, координировать работу второго разработчика и общаться...

Работали с поиском аномалий, прогнозировали временные ряды. Есть опыт в кластеризации или сегментации. Знаете теорию вероятностей, математическую статистику и классические...

Разрабатывать дизайн ML-моделей и адаптировать их к бизнес-процессам. Заниматься разработкой графовых моделей, classic ML. Заниматься разработкой новых признаков...

Опыт промышленной разработки на Apache Spark от 3 лет. Хорошее знание одного из табличных форматов: Iceberg, DeltaLake, Hudi.

Скоринг по окружению: оценка кредитных рисков на основе 2-hop сетей контактов. BAF (Bring a Friend): подбор наиболее релевантных рефералов.