Data Scientist (финтех)

Навыки

• A/B-тесты
• B2B-продажи
• XGBoost / LightGBM / CatBoost
• Confluence
• CRM-системы
• Финтех и платежи
• Greenplum

О компании и продукте

• Помогаем банкам увеличивать выдачу продуктов за счёт моделей склонности, триггерных скорингов и сегментаций. Стэк: Python (Pandas, NumPy, sklearn, бустинги), SQL (продвинутый), Hadoop, GreenPlum, Jira, Confluence. Команда : лид направления + 1 Data Analyst + 1 Data Scientist + ищем 1 Data Scientist (Mid/Mid+) Спектр задач. Рутинные задачи: Поддержка и улучшение текущих триггерных моделей (пришёл сигнал. отдали скор) Мониторинг моделей в проде, аналитика для клиентов по результатам работы моделей
• Компания входит в реестр ИТ-аккредитованных компаний. Офис находится в г. Для тех, кто находится в Москве предпочтителен мягкий гибрид (минимум 1 раз в 2 недели)

Задачи

• Направление / продукт Направление B2B
• Продукт: аналитические решения и скоринговые модели для CRM-каналов банков-клиентов (cross-sell / up-sell)
• Внедрение моделей в прод и их валидация
• Запуск и анализ A/B-тестов
• Общение с бизнесом банков-клиентов: помощь в настройке пилотов, разбор результатов
• Интересные / проектные задачи: Построение нетриггерных моделей склонности (в ближайших планах)
• Генерация фич, работа с временными рядами, эксперименты с переменными
• Изучение сеттинга данных в БКИ (кредитные истории), поиск новых предикторов В перспективе — подключение к задачам с нейронными сетями и федеративным обучением Что ожидаем от тебя
• Внедрение моделей в прод (опыт обязателен)
• Анализ временных рядов (понимание обязательно)
• Опыт взаимодействия с бизнесом / заказчиком (не только техническая часть)
• Энергичность, вовлечённость, общительность — важно не только строить модели, но и понимать бизнес-ценность От нас

Требования

• Опыт работы DS от 2,5–3 лет (middle / middle+) Python: уверенное владение, опыт построения градиентных бустингов (LightGBM, CatBoost) SQL на продвинутом уровне : оконные функции, агрегации, оптимизация запросов (будет проверяться на собеседовании)
• Опыт разработки CRM-моделей (склонность, триггерные, churn, LTV, uplift, NBO/NBA) или риск-моделей (PD, LGD, EAD, скоринг)
• Оценка и валидация моделей (понимание метрик качества)
• Опыт запуска A/B-тестов, понимание контрольных групп и статистических тестов
• Обсуждение опыта работы, решение 3 задач (2 SQL, 1 Python) + вопросы по теории классического ML с упором на CRM, ответ на вопросы. 40-60 минут – финальное интервью с бизнесом (видео встреча)
• Встреча-знакомство Проверка документов ~2 рабочих дня (анкета в электронном виде) Оффер, обсуждение даты выхода на работу

Условия

• Система мотивации: фиксированный ежемесячный оклад + годовой бонус (10% от годового дохода, завязан на KPI/SLA)
• Оформление по ТК РФ
• Для сотрудников из других городов - удаленный формат работы (в пределах РФ!)
• ДМС со стоматологией (с 1 рабочего дня + полис путешественника)
• Частичная компенсация фитнеса / обучения / доп. мед. услуг (лимит – 25 тыс. рублей в год) – в том числе, распространяется на детей
• Дополнительные дни к ежегодному отпуску (всего 31 день в году)
• Современное оборудование (техника Windows, Lenovo ThinkPad)
• Как мы проводим собеседования 30 минут – общение с рекрутером (видео встреча)
• Знакомство, базовые вопросы по опыту 60 минут – техническое интервью с руководителем отдела и руководителем направления (видео встреча)

Паспорт вакансии

История публикации

Откуда что взялось

Отмечено то, что вывели мы. Без пометки — значение назвал работодатель.

Почему на этом месте в выдаче

Порядок выдачи объявлен контрактом: свежесть решает между днями, полнота и зарплата — внутри дня.