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Leitender Risikoanalyst in Pletin A., FOP

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Pletin A., FOP

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Kyiv
Vollzeitarbeit

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Eine Verbraucherfinanzierungsplattform für Online-Kredite sucht Senior Risk Analyst.Hauptaufgaben:Entwerfen, Testen und Validierung von Risikomodellen (Regression, Klassifizierung, Schriftarten: 400 SciPy, Scikit-learn, Flask) für statistische Analysen, Modellierung und Bereitstellung.Entwicklung von Dashboards und Berichten in PowerBI/Excel zur Bereitstellung von Risikoeinblicken und Empfehlungen für das Management.Durchführung von Portfolioüberwachung, Stresstests und Szenarioanalysen zur Risi

Eine Verbraucherfinanzierungsplattform für Online-Kredite sucht Senior Risk Analyst.

Hauptaufgaben:

  • Entwerfen, Testen und Validierung von Risikomodellen (Regression, Klassifizierung, Schriftarten: 400 SciPy, Scikit-learn, Flask) für statistische Analysen, Modellierung und Bereitstellung.
  • Entwicklung von Dashboards und Berichten in PowerBI/Excel zur Bereitstellung von Risikoeinblicken und Empfehlungen für das Management.
  • Durchführung von Portfolioüberwachung, Stresstests und Szenarioanalysen zur Risikobewertung.
  • Unterstützende Modellbereitstellung und Integration mit IT-Systemen, einschließlich Docker oder Cloud-Umgebungen (z. B. GCP BigQuery, Dataflow).
  • Zusammenarbeit mit Produkt-, Finanz-, IT- und Betriebsteams, um sicherzustellen, dass Risikomodelle mit 
  • Aufrechterhaltung des aktuellen Wissens über Best Practices in den Bereichen Risikomanagement, Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.

Job Anforderungen:

  • Bachelor-Abschluss oder höher in Statistik, Mathematik, Informatik, Datenwissenschaft oder verwandten Bereichen. ? 
  • 2+ Jahre praktische Erfahrung in Data Science, Datenanalyse oder Risikoanalyse. ? 
  • Starke Grundlage in der WahrscheinlichkeitstheorieMathematik, Statistik, diskrete Mathematik, Logik und Algebra. ? 
  • Kenntnisse in SQL und Python (Pandas, Numpy, Scikit-Learn, Scipy). ? 
  • Erfahrung in der Erstellung von Modellen von Grund auf (Problemdefinition, Datenerfassung, Feature-Engineering, Modellauswahl, Validierung, Optimierung). ? 
  • Oberes mittleres Englischniveau (schriftlich und mündlich).

Gewünschte Fähigkeiten: ? 

  • Vertrautheit mit dem Hadoop-Ökosystem und NoSQL-Datenbanken. ? 
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Docker- und ML-Modellen. ? 
  • Kenntnisse in Finanzanalyse/Kreditbewertung. ? 
  • Kontakt mit Cloud-Technologien (z. B. GCP BigQuery, Dataflow). ? 
  • Erfahrung in fortgeschrittenen ML-Domänen: Computer Vision, NLP, Empfehlungssysteme 

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