Używamy techniczne pliki cookie i zanonimizowany dziennik wizyt Zorky. Yandex Metrica (dane są przechowywane na serwerach w Rosji) działa tylko za Twoją zgodą. Nigdy nie sprzedajemy danych. Więcej o cookies i statystykach.
Zorky działa w trybie testowym — wszystko jest bezpłatne. Oferty i strony firm są dostępne dla wszystkich; linki do ogłoszeń i osobiste zestawienie ofert — po rejestracji. Zarejestruj się →
← Wszystkie oferty

Big Data Scientist in Tashkent

middleoffice~$1K /moАстана, KZ →1 tydz. temu
Analityka rynku
📊 Data Engineering: wynagrodzenia i popyt na rynku
Stack
awspysparkpythonsparksql
Szczegóły
Angielski
B1, wymagany
Pokaż firmę i link
Bezpłatnie, po zalogowaniu.
Aplikuj
Prześlij CV — pracodawcy i rekruterzy z różnych krajów, którzy szukają takiego profilu, będą mogli napisać do Ciebie bezpośrednio.
Wyślij CV →
Opis

Andersen is hiring a Big Data Scientist in Tashkent for a project developing an automated lending platform with ML-based credit scoring, predictive analytics, and improved credit risk assessment. Our customer is a large international technology organization operating in the digital infrastructure domain. It develops and maintains high-load platforms that process and manage significant volumes of data across multiple regions.

The engineering landscape includes distributed systems, cloud-based environments, system integrations, and advanced security practices, with a focus on reliability, scalability, and continuous platform evolution. The project is focused on developing an automated corporate lending platform for businesses and individual entrepreneurs. It includes implementing ML-based credit scoring, predictive analytics, and a decision engine while optimizing underwriting processes to improve credit risk assessment, accelerate loan approvals, and enhance lending efficiency.

Responsibilities
  • Developing credit scoring and predictive analytics models for corporate borrowers. Must-haves: Experience as a Data Scientist for 5+ years. Experience working with banking products and in the fintech industry. Hands-on experience with Python and PySpark. Experience developing credit scoring models (application and behavioral scoring) and Probability of Default (PD) models. Understanding of PD, LGD, and EAD metrics and their application in Expected Credit Loss (ECL) calculations under
Pełny opis, firma i link do aplikacji — po zalogowaniu. Zaloguj się
Kontakty pracodawcy (e-mail/telefon/Telegram) są ukryte w publicznym podglądzie. Wyślij CV — a pracodawcy będą mogli napisać do Ciebie sami.
Pilne pytanie? Napisz @termdocs