Middle Data Scientist

Крупнейший универсальный коммерческий банк Казахстана приглашает тебя в свою команду. Мы ищем талантливых людей, готовых развиваться и расти вместе с нами. Группа Halyk – это более 17 000 сотрудников в Казахстане и ряде других стран. Наш банк успешно работает на благо своих клиентов уже 100 лет. Мы оказываем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, ценных бумаг, лизинговом. Что ты будешь делать: Полный цикл разработки моделей: Проектирование, обучение, валидация и внедрение скоринговых и предиктивных моделей для оценки кредитоспособности заемщиков; Работа с данными: Загрузка и препроцессинг больших объемов банковских данных, парсинг внешних источников (XML, JSON), скрапинг альтернативных данных для обогащения профилей клиентов; Математическое моделирование: Разработка и калибровка моделей (Logistic Regression, Random Forest, Gradient Boosting, SVM) для прогнозирования дефолтов (PD), убытков (LGD) и воздействия при дефолте (EAD); Аналитика и сегментация: Глубокий анализ клиентской базы, выявление скрытых закономерностей в поведении заемщиков, определение ключевых факторов риска; Внедрение и мониторинг: Интеграция моделей в производственную среду (Production), взаимодействие с IT и бизнес-подразделениями для внедрения результатов в кредитные политики; Оценка эффекта: Расчет экономического эффекта от внедрения моделей, A/B тестирование стратегий, статистический анализ качества прогнозов (PSI, CSI, Gini, KS-statistic); Отчетность и визуализация: Подготовка аналитических дашбордов и презентаций для руководства с использованием Python (Matplotlib/Seaborn), Excel и BI-инструментов. Что мы ждем от тебя : Стек технологий: Продвинутый уровень Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels). Знание SQL обязательно (подразумевается работой с БД банка); Математика и статистика: Глубокое понимание теории вероятностей, матстатистики (проверка гипотез, распределения), математического анализа; Domain Knowledge (Желательно): Понимание специфики банковских рисков, принципов скоринга (Application, Behavioral, Collection), знание нормативной базы (ЦБ РФ, Базель III — будет большим плюсом); Опыт работы с данными: Умение работать с неструктурированными данными, проводить Feature Engineering для временных рядов и транзакционных данных; Инструментарий: Уверенное владение MS Excel (сводные таблицы, сложные формулы). Опыт работы с R будет преимуществом. Мы предлагаем: Уникальный опыт, интересные задачи и проекты; Применение инновационных технологий в работе; Обучение и тренинги; Конкурентная оплата труда в соответствии с международными стандартами. Заинтересовала вакансия? Откликайся!