Data Scientist в Fintech Farm

18 липня 2024 р

Data Scientist

Дніпро, Лондон (Велика Британія), віддалено

Про Fintech Farm

Наш успіх базується на найкращому продукті у своєму класі, досвіді клієнтів, емоційній залученості, вірусному маркетингу та глибокому досвіді прийняття кредитних рішень.

Один із наших засновників раніше був співзасновником дуже успішного східноєвропейського необанку з багатомільйонною клієнтською базою.

Ми запустили наш перший ринок з Leobank в Азербайджані в 2021 році, де ми вже зайняли лідируючі позиції на ринку. Нашим наступним ринком став В’єтнам, де ми запустили Liobank на початку 2023 року і також отримали міцну популярність.

На наступні 12 місяців ми розробляємо ще кілька нових ринків, і ми починаємо створювати там команду.

Чому Fintech Farm – чудове місце, щоб бути 

Наші амбіції . Ми прагнемо стати провідним брендом споживчого цифрового банку на кожному ринку, на якому ми працюємо, щоб споживачам було легше взаємодіяти зі своїми грошима. Ви можете стати частиною цієї захоплюючої подорожі.

Наша культура.

Клієнти. Ми завжди робимо все, щоб забезпечити дивовижну взаємодію з клієнтами. Ми обслуговуємо наших клієнтів так, як хотіли б, щоб обслуговували нашу маму. І хто сказав, що банківська справа має бути нудною? Ми робимо наші додатки не просто простими, а й приємними у використанні.

Люди. Ми всі є діловими партнерами нашої компанії. Кожен із нас мислить масштабно, діє так, ніби ми володіємо місцем, і ніколи не приймає відповідь «Ні». Ми працюємо з сильними людьми, яким ми надаємо повноважень і яким довіряємо, а не керуємо мікроорганізмами. У всьому, що ми робимо, переважає здоровий глузд, а не формальна політика. Ми завжди залишаємось цікавими та відкритими. Ми приймаємо культуру We over Me.

Обов'язки:

• Розробка та впровадження моделей оцінки ризиків для оцінки кредитоспроможності клієнта, включно з моделями заявок і поведінковими моделями.
• Виконуйте процеси розробки функцій, щоб підвищити якість і ефективність прогнозних моделей.
• Аналізуйте дані, щоб визначити нові можливості та тенденції, які можна використати для покращення моделей оцінки.
• Співпрацюйте з командами розробників і бізнес-аналітиками, щоб інтегрувати моделі в бізнес-процеси.
• Відстежуйте та аналізуйте продуктивність моделей у виробництві, пропонуйте та впроваджуйте вдосконалення.

Вимоги:

• 2 – 4 роки досвіду в Data Science, із підтвердженим досвідом у створенні скорингових моделей.
• Глибокі знання та практичний досвід машинного навчання та статистичного аналізу.
• Досвід роботи з мовою програмування Python і бібліотеками для обробки даних і машинного навчання (наприклад, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
• Навички в розробці функцій і виборі моделі для вирішення конкретних завдань.
• Здатність аналізувати великі обсяги даних і перетворювати аналітичну інформацію на конкретні дії.
• Досвід роботи з SQL і базами даних.
• Здатність працювати самостійно та в складі чаюм, а також спілкуватися з нетехнічними колегами.

Що ми пропонуємо

• Конкурентоспроможна заробітна плата за домовленістю залежно від рівня кандидата
• Варіанти обміну < /li>
• Ми все ще стартап, і ми маємо отримати більше переваг