Data Scientist / Resercher / Аналитик данных (финансы, офис)
Коротко
Performs data analysis and ML modeling for debt collection, including payment forecasting, portfolio evaluation, and building predictive models; automates · Needs: Requires strong experience with classical analytics and statistics, experience in finance or debt collection, and basic Pandas/NumPy skills.
Описание от работодателя
Ищем Data Science в компанию, которая занимается разработкой собственной платформы на рынке взыскания.
Это аккредитованная коллекторская организация с собственной разработкой, у которой есть развесистая система триггеров c алгоритмами для стратегий взыскания. Используем классический ML и нейросетки для прогнозирования и оптимизации прибыли. Быстро тестируем и внедряем рабочие гипотезы, без бюрократии и работы в стол.
Чем предстоит заниматься
70% задач -- дата аналитика . Погружение в предметную область, работа с бизнесом, поиск инсайтов в имеющихся данных, задачи по кредитным портфелям: прогнозирование платежей, оценка портфеля на покупку, исследовательские задачи по влияние факторов на платежи, прогностические модели по получению решений от судов, оценка трудозатрат сотрудников
30% задач -- ML. Переход на ML модели аналитических задач, автоматизация бизнеса с помощью ML.
ВАЖНО Тут нет 100% задач по работе с ML моделями, ищем человека, который будет плотно погружен в бизнес компании и с помощью аналитики данных и ML помогать бизнесу принимать правильные решения на основе данных.
Для реализации этих задач мы делаем:
Развиваем внутреннюю систему принятия решений — на основе данных из множества источников решаем, как лучше работать с каждым должником.
Работаем с данными (Python + SQL) — анализируем кредитные портфели, строим прогностические модели, ищем скрытые зависимости.
Строим и внедряем ML-модели — от классических (логистическая регрессия, градиентный бустинг) до экспериментов с новыми подходами.
Автоматизируем отчётность — чтобы бизнес видел картину в реальном времени (дашборды, автоматические отчеты).
Что мы ищем
Сильный опыт с классической аналитикой и математикой (статистика, классификация, регрессия, кластеризация)
Опыт в финансах, рисках, работе с просрочкой или смежных областях с работой с финансовыми данными и прогнозированием
Владение Pandas / NumPy на базовом уровне
Коммуникабельность — готов обсуждать задачи с бизнес-заказчиками и разработчиками, объяснять сложное простым языком.
Будет большим плюсом:
Практический опыт экономического и финансового анализа
Что предлагаем:
Минимум бюрократии — хорошая гипотеза быстро проверяется и внедряется.
Большие данные —объем наших датасетов – миллионы строк (заемщики, платежи, судебные решения, исполнительные производства), в которых скрыты закономерности, влияющие на бизнес.
Сильная команда и возможности роста
Стабильность и развитие, мы уверенно чувствуем себя на рынке, нанимаем людей и внедряем новые технологии.
Удобный офис в пешей доступности от метро Академическая / Профсоюзная (лёгкая парковка для автомобилистов).
ДМС со стоматологией, компенсация питания, корпоративы за границей.