Data Scientist - Credit Risks

Обязанности:
• Разработка, валидация и внедрение моделей кредитного риска (Application Scoring / PD, Behavioral PD, LGD и др.);
• Построение и поддержка antifraud-моделей и правил выявления мошенничества;
• Анализ качества моделей (Gini, KS, PSI и др.) и их регулярный мониторинг;
• Подготовка данных, feature engineering и работа с большими массивами данных;
• Взаимодействие с бизнес-подразделениями (кредитование, риск, antifraud) для постановки задач;
• Документирование моделей и участие в процессах валидации/аудита;
• Оптимизация стратегий принятия решений на основе моделей;

Требования:
• Желателен опыт разработки моделей кредитного риска от 2–3 лет (PD / LGD / Scoring / Fraud);
• Уверенное владение Python (pandas, sklearn, желательно — catboost/xgboost/lightgbm);
• Понимание статистики и методов машинного обучения (регрессии, деревья, бустинг);
• Опыт работы с банковскими данными (кредиты, транзакции, поведенка);
• Навыки оценки и интерпретации моделей (Gini, ROC-AUC, PSI и др.);
• Опыт работы с SQL и извлечения данных из хранилищ;
• Высшее образование в области математики, статистики, экономики или смежных областях;