Старший аналітик ризиків в Плетінь А., ФОП

Платформа споживчого фінансування для онлайн-кредитування шукає старшого аналітика ризиків.

Основні обов’язки:

• Розробка, тестування та перевірка моделей ризику (регресія, класифікація, XGBoost, LightGBM, CatBoost, глибоке навчання).
• Створення та підтримка наскрізних каналів обробки даних: проблема визначення обсягу, збір даних, розробка функцій, EDA, побудова моделей, перевірка, налаштування, моніторинг і обслуговування.
• Написання та оптимізація запитів SQL для отримання та аналізу великих наборів даних.
• Застосування бібліотек Python (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-learn, Flask) для статистичного аналізу, моделювання та розгортання.
• Розробка інформаційних панелей і звітів у PowerBI/Excel для надання інформації про ризики та рекомендацій для управління.
Проведення моніторингу портфеля, стрес-тестування та аналізу сценаріїв ризик викриття.
• Підтримка розгортання моделі та інтеграції з ІТ-системами, зокрема Docker або хмарними середовищами (наприклад, GCP BigQuery, Dataflow).
• Співпраця з командами продукту, фінансів, ІТ та операцій для забезпечення відповідності моделей ризику бізнес-цілям.
• Постійне визначення закономірностей, тенденцій і нових ризиків і надання
  рекомендацій щодо їх пом'якшення сучасні знання про найкращі методи управління ризиками, науки про дані та машинного навчання.

Вимоги до роботи:

• Ступінь бакалавра або вище в галузі статистики, математики, інформатики, науки про дані або суміжних галузей. ? 
• Понад 2 роки практичного досвіду в галузі даних, аналізу даних або аналізу ризиків. ? 
• Міцна основа в теорії ймовірностіри, статистики, дискретної математики, логіки та алгебри. ? 
• Володіння SQL і Python (pandas, numpy, scikit-learn, scipy). ? 
• Досвід створення моделей з нуля (визначення проблеми, збір даних, розробка функцій, вибір моделі, перевірка, налаштування). ? 
• Рівень англійської мови вище середнього (письмово та розмовно).

Бажані навички: ? 

• Знайомство з екосистемою Hadoop і базами даних NoSQL. ? 
• Досвід розгортання моделі Docker і ML. ? 
• Знання фінансового аналізу/кредитного скорингу. ? 
• Взаємодія з хмарними технологіями (наприклад, GCP BigQuery, Dataflow). ? 
• Досвід у передових сферах машинного навчання: комп’ютерне бачення, НЛП, системи рекомендацій