Data Scientist at Beeline, ТМ — NeverHard

Команда занимается скоринговыми моделями для работы с рисками в рамках внутренних потребностей команды Разрабатывает риск стратегии, риск сегменты и модели для скоринга Обязанности: Проведение экспертного анализа предметной области совместно с бизнес-заказчиком. Поиск и получение доступов к источникам данных, подключение новых источников и запуск процессов загрузки данных. Подготовка и обработка данных: сбор, агрегация, статистический анализ (включая распределения и тесты). Проведение кластерного анализа данных с использованием различных подходов (вероятностного, логического, графового, иерархического). Выявление закономерностей, формирование и отбор признаков. Масштабирование алгоритмов анализа на большие объёмы данных. Подготовка и презентация витрин данных в понятном для бизнеса виде, их защита перед заказчиком. Подготовка сопроводительной документации в соответствии с внутренними требованиями компании. Передача решений в промышленную среду и взаимодействие с командой разработки. Поддержка и актуализация витрин и продуктов после внедрения, оперативное реагирование на инциденты и сбои. Участие в развитии процессов отдела Big Data и Data Science, включая организационные инициативы и грейдирование. Требования: Опыт работы с кредитными продуктами: Необходим опыт работы с анализом данных по кредитным продуктам. Опыт работы с кредитными скорингами и моделями кредитного риска . Аналитические навыки: Умение анализировать большие объемы данных для выявления паттернов и трендов, связанных с кредитными продуктами. Владение статистическими методами и алгоритмами машинного обучения для прогнозирования и оптимизации процессов. Понимание бизнес-процессов: Глубокое понимание бизнес-процессов в сфере телекоммуникаций и специфики кредитных продуктов. Умение формулировать бизнес-гипотезы и предлагать решения на основе данных. Коммуникационные навыки: Умение общаться с другими членами команды, включая рисковиков, разработчиков и бизнес-аналитиков. Способность представлять данные и результаты анализа в понятной форме для различных аудиторий. Этические аспекты и безопасность данных: Понимание этических аспектов работы с данными, особенно в контексте кредитных продуктов. Обеспечение безопасности данных и соблюдение регуляторных требований. В сопроводительном письме, пожалуйста, укажите свои зарплатные ожидания, спасибо! ❤️ Наши условия ниже :)