Специалист по данным в Fintech Farm

О Fintech Farm

Мы  британская компания в сфере финансовых технологий, создающая успешные необанки на развивающихся рынках в партнерстве с местными традиционными банками.

Наш успех основан на лучшем в своем классе продукте, опыте работы с клиентами, эмоциональном взаимодействии, вирусном маркетинге и глубоком опыте принятия кредитных решений.

Один из наших основателей ранее был соучредителем очень успешного восточноевропейского необанка с многомиллионной клиентской базой.

Мы запустили наш первый рынок с Леобанком в Азербайджане в 2021 году, где мы уже заняли лидирующие позиции на рынке. Нашим следующим рынком стал Вьетнам, где мы запустили Liobank в начале 2023 года и также завоевали солидную популярность.

У нас еще еще несколько новых рынков в  конвейер на следующие 12 месяцев, и мы начинаем строить там команду.

Почему Fintech Farm — отличное место 

Наши амбиции. Мы стремимся стать ведущим потребительским брендом цифровых банковских услуг на каждом рынке, на котором мы работаем, чтобы потребителям было легко взаимодействовать со своими деньгами. Вы можете стать частью этого захватывающего путешествия.

Наша культура.

Клиенты. Мы всегда делаем все возможное, чтобы обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов. Мы обслуживаем наших клиентов так, как хотели бы, чтобы обслуживали нашу маму. А кто сказал, что банковское дело должно быть скучным? Мы делаем наши приложения не просто простыми, но и интересными в использовании.

Люди. Мы все деловые партнеры нашей компании. Каждый из нас мыслит масштабно, действует так, как будто это место принадлежит нам, и никогда не принимает «Нет» в качестве ответа. Мы работаем с сильными людьми, которым наделяем полномочиями и которым доверяем, а не управляем на микроуровне. Во всем, что мы делаем, преобладает здравый смысл, а не формальная политика. Мы всегда остаемся любопытными и открытыми. Мы придерживаемся культуры "Мы превыше себя".

Обязанности:

• Разработайте и внедрите модели оценки рисков для оценки кредитоспособности клиентов, включая как прикладные, так и поведенческие модели.
  Требования:
  • Опыт работы в области обработки данных от 2 до 4 лет, с подтвержденным опытом в построении скоринговых моделей.
  • Глубокие знания и практический опыт в машинном обучении и статистическом анализе.
  • Глубокие знания и практический опыт в машинном обучении и статистическом анализе.
  • Глубокие знания и практический опыт в обучении данных.
  • li>
  • Опыт работы с языком программирования Python и библиотеками для обработки данных и машинного обучения (например, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
  • Навыки разработки функций и выбора моделей для решения конкретных задач. задачи.
  • Умение анализировать большие объемы данных и превращать аналитические идеи в конкретные действия.
  • Опыт работы с SQL и базами данных.
  • Умение работать независимо и в качестве частью команды, а также взаимодействовать с коллегами, не имеющими технических знаний.

  Что мы предлагаем

  • Конкурентоспособная заработная плата по договоренности в зависимости от уровня кандидата.
  • Поделиться вариантами.
  • Мы все еще стартап, и нас ждут новые льготы
  • ли>